Advertisement

kaggle上举办的机器学习竞赛，涉及泰坦尼克号船员数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该数据集，位于Kaggle平台，名为“泰坦尼克号船员数据集”，是一个备受关注的机器学习竞赛资源。其原始网址为https://www.kaggle.com/c/titanic。 凭借其庞大的数据规模和具有挑战性的预测任务，该数据集被广泛应用于机器学习算法的训练和评估，为数据科学家和研究人员提供了宝贵的实践机会。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Kaggle泰坦尼克号船员数据集机器学习竞赛
    优质
    简介：Kaggle泰坦尼克号船员数据集机器学习竞赛是一项挑战参赛者使用数据分析和机器学习技术预测乘客生存率的比赛。 Kaggle机器学习竞赛中的泰坦尼克号船员数据集可以在其官方页面上找到。这个数据集是用于预测乘客在泰坦尼克号沉没事件中生存的机会。参赛者需要根据已知的乘客信息构建模型，以提高对未知乘客生存情况的预测准确性。
     
  • 泰坦尼克号 Kaggle 比赛数据集
    优质
    泰坦尼克号 Kaggle 比赛数据集是一组用于预测泰坦尼克号乘客生存率的数据，包含年龄、性别、登船地点等信息，旨在促进机器学习建模与分析。 这是从KAGGLE竞赛官方网站上下载的数据集。之前我也一直在寻找类似的数据，但需要大量积分才能获取，所以我上传供大家使用。
     
  • Kaggle泰坦尼克号数据集
    优质
    Kaggle泰坦尼克号数据集是一个著名的学习资源，用于练习数据分析和机器学习技能。参与者通过预测乘客生存率来掌握分类算法等技术。 在Kaggle上下载资源很麻烦，每次都需要登录邮箱验证，如果没有账户则可能需要等待较长时间才能完成注册流程，从而无法直接下载数据集。因此我将这些资料共享出来，包含完整的训练集和测试集，是最全的数据集合了。
     
  • 泰坦尼克号 Kaggle 数据集.zip
    优质
    该数据集包含泰坦尼克号乘客信息，用于预测生存率分析，包括乘客ID、姓名、票号、登船港口等字段，常用于机器学习模型训练与评估。 题目提供的训练数据集包含11个特征：Survived（0代表死亡，1代表存活）；Pclass（乘客所持票类，有三种值：1、2、3）；Name（乘客姓名）；Sex（乘客性别）；Age（乘客年龄，存在缺失值）；SibSp（乘客兄弟姐妹或配偶的数量，整数值）；Parch（乘客父母或孩子的数量，整数值）；Ticket（票号，字符串格式）；Fare（乘客所持票的价格，浮点数范围0-500不等）；Cabin（乘客所在船舱编号，存在缺失值）；Embarked（乘客登船港口：S、C、Q，存在缺失值）。
     
  • 泰坦尼克号数据集与机器学习
    优质
    泰坦尼克号数据集与机器学习介绍了如何利用泰坦尼克号乘客数据进行生存预测分析，通过机器学习模型探索历史悲剧背后的统计规律。 机器学习项目通常会使用各种数据集进行训练和测试，泰坦尼克号数据集是一个广受欢迎的入门级示例。该数据集包含乘客的各种特征（如年龄、性别等），用于预测他们在悲剧中的生存状况。通过分析这些信息，可以应用分类算法来建立模型，并评估其性能。 此项目可以帮助学习者掌握如何处理缺失值、进行特征工程以及选择合适的机器学习模型。此外，它还是一个很好的实践机会，可以让初学者熟悉整个数据科学流程从获取和清理数据到建模与结果解释的各个环节。
     
  • 泰坦尼克号船员资料集.rar
    优质
    《泰坦尼克号船员资料集》包含了详尽的历史记录和珍贵的照片，揭示了1912年不幸沉没的“泰坦尼克”号上工作人员的生活与工作情况。 泰坦尼克号船员数据集包含train.csv和test.csv两个文件。这些文件的列名分别为：PassengerId、Survived、Pclass、Name、Sex、Age、SibSp、Parch、Ticket、Fare、Cabin 和 Embarked。
     
  • 泰坦尼克号数据集——在Kaggle上的下载
    优质
    泰坦尼克号数据集是Kaggle平台上一个经典的数据科学挑战项目，用于预测泰坦尼克号乘客的生存概率，深受数据分析师和机器学习爱好者的喜爱。 Titanic数据集可以从Kaggle上下载。
     
  • kaggle泰坦尼克号数据titanic
    优质
    简介：Kaggle泰坦尼克号数据集（Titanic）挑战赛旨在通过分析乘客信息预测其生存情况，是初学者学习数据分析与机器学习的经典案例。 平台下载的原始数据包括三个文件：train.csv、test.csv 和 gender_submission.csv。原本打算以0积分分享给大家，但最低需要1分才能进行分享。
     
  • Kaggle泰坦尼克号竞赛：探索性数据分析与机器学习模型构建
    优质
    本项目通过深入分析Kaggle泰坦尼克号数据集，进行特征工程及多种机器学习模型训练与优化，旨在预测乘客生存概率。 Kaggle泰坦尼克号竞赛：探索性数据分析与机器学习模型构建 项目动机： 该项目是Udacity Data Scientist纳米学位论文的一部分。泰坦尼克号灾难是历史上最著名的海难之一，导致2200名乘客中的1500多人遇难。这场悲剧的发生主要是由于救生艇不足和应急程序的缺乏。 我希望能够通过探索数据来了解影响生存的因素，并且看看是否可以通过机器学习模型预测一个人在这一事件中幸存的可能性。例如：性别、独自旅行或结伴同行，不同的旅客等级以及票价等因素会对一个乘客的存活几率产生怎样的影响？
     
  • Kaggle泰坦尼克号竞赛回顾：源码分享
    优质
    本篇博客详细回顾了在Kaggle平台上进行的经典泰坦尼克号生存预测竞赛的经历与心得，并公开竞赛代码供学习交流。 【标题】：“Kaggle泰坦尼克号竞赛：比赛回顾与复盘” 该标题表明我们讨论的是一个数据分析竞赛，源自著名的在线数据科学平台Kaggle。该比赛要求参赛者预测“泰坦尼克号”邮轮上乘客在1912年沉船事故中的生存情况。“回购”可能是指这次分析过程的重现或复盘，旨在学习和提升预测模型的构建技能。 【描述】：“Kaggle泰坦尼克号竞赛：比赛回顾与复盘”，这个标题简洁明了地强调这是对Kaggle泰坦尼克号比赛的一种回顾或者实践。这可能是为了帮助初学者理解如何参与此类竞赛，或者是进一步挖掘数据中隐藏的信息。 【标签】：“JupyterNotebook”提示我们，此项目是在交互式环境Jupyter Notebook下完成的。该工具广泛用于数据科学、机器学习和数据分析领域，并允许用户结合代码、文本、图像及图表形成易于理解和分享的报告。 【文件名称列表】：包含一系列与比赛相关的文件和资源，“Kaggle-Titanic-Competition-master”可能包括了数据集、代码脚本以及分析报告等。“master”表示这是一个主分支或者完整的项目版本。 **相关知识点详解** 1. **数据预处理**：在比赛中，这一步骤至关重要。它涉及了解数据类型（如缺失值和异常值），进行必要的清理工作，并创建新的特征以提高模型的预测能力。 2. **特征选择**：参赛者通常需要通过统计分析及可视化来确定哪些特征对最终结果有显著影响，例如年龄、性别、舱位等级以及登船港口等信息。 3. **机器学习模型**：常见的预测方法包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）等多种算法。参赛者需根据验证集的表现选择最合适的模型并进行参数调整。 4. **模型评估**：通过交叉验证和AUC-ROC曲线等指标来衡量模型性能，Kaggle比赛通常使用log-loss或准确率作为评分标准。 5. **模型优化**：利用网格搜索、随机搜索等方式寻找最佳的超参数组合，并运用集成学习方法提高预测精度。 6. **Jupyter Notebook技巧**：掌握如何有效组织Notebook页面，合理应用Markdown编写说明文档；熟练操作Pandas进行数据处理；使用Matplotlib和Seaborn等库绘制图表以及用Scikit-learn构建及评估模型。 7. **比赛策略**：在Kaggle比赛中，单一的预测模型往往不足以取得好成绩。因此通常会训练多个不同的模型，并通过融合（如平均值法）来提高最终结果。 8. **数据泄漏预防**：确保在整个过程中不泄露任何关于测试集的信息，严格遵守竞赛规则。 通过此项目的回顾与复盘，参与者可以深入理解数据分析流程——从获取和探索性分析到特征工程、构建模型及评估优化，并提交预测结果。这对于提升个人的数据科学技能尤其对初学者而言是一个很好的实践平台。