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泰坦尼克号生存预测演示文稿及相关代码。

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简介：
该资源包含一段代码以及配套的演示文稿讲解。代码部分提供了具体的实现细节，而PPT讲解则详细阐述了代码的逻辑和功能，旨在帮助用户更好地理解和应用所展示的技术。通过结合代码和PPT，用户可以更深入地掌握相关知识，并将其应用于实际项目中。 提供的代码示例经过精心设计，力求简洁明了，同时兼顾实用性。 演示文稿则以图文并茂的方式呈现，使内容更加易于理解和记忆。 总而言之，该资源旨在为用户提供一个全面、易懂的学习体验。

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  • 泰坦尼克号案例PPT演示文稿
    优质
    本PPT演示文稿全面剖析了“泰坦尼克号”这一历史悲剧，深入探讨其沉船原因、背后的安全管理问题及对现代海上安全法规的影响。 这是一个大家都熟悉的“杰克与罗斯”的故事背景：豪华游轮沉没，乘客们惊恐逃生，但救生艇数量有限，并非每个人都能获救。副船长宣布“女士和孩子优先”，所以是否能够获救并不是随机的，而是基于一些背景因素来决定先后顺序的。训练和测试数据包括了一些乘客的个人信息以及他们是否存活下来的信息，目的是尝试根据这些信息建立合适的模型并预测其他人的生存状况。这是一个典型的二分类问题，可以通过我们之前讨论过的逻辑回归方法来进行处理。
  • 泰坦尼克号生存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、票级等，用于分析和构建模型以预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还情况。 泰坦尼克号数据集完整版已经试验过，欢迎下载。
  • 泰坦尼克号幸存预测（Kaggle）
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    本项目基于Kaggle竞赛“泰坦尼克号生存预测”，通过分析乘客数据如年龄、性别、舱位等级等，建立模型以预测其生还概率。 【Kaggle】泰坦尼克号生存预测 Titanic。score：0.80861，项目包含 jupyter notebook、csv 和 python 文件。代码中包括 EDA（探索性数据分析）过程，并使用了逻辑回归模型（Logistic Regression）、决策分类树模型（Decision Tree）、随机森林模型（Random Forest）和梯度提升树模型（Gradient Boosting Tree）。其中，最高得分为逻辑回归模型的0.80861。
  • 泰坦尼克号生存预测数据集.rar
    优质
    泰坦尼克号生存预测数据集包含乘客信息，旨在通过机器学习模型预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存情况，为数据分析和建模提供宝贵资源。 Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rar Titanic生存预测数据集.rarTitanic生存预测数据集包含多次重复，表明这是一个与泰坦尼克号乘客生还情况相关的数据分析文件集合。
  • 泰坦尼克号生存概率预测数据集
    优质
    本数据集旨在通过分析乘客信息来预测他们在泰坦尼克号灾难中的幸存几率，涵盖年龄、性别、舱位等级等关键因素。 数据集包含训练集和测试集，共有1200多条记录。这些数据包括年龄、性别、船舱号等信息，可用于进行数据分析和挖掘。
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如年龄、性别、舱位等级等，用于分析与预测哪些因素影响了他们在1912年泰坦尼克号沉船事件中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含在文件 Taitanic data.zip 中。
  • 泰坦尼克号幸存预测数据集
    优质
    泰坦尼克号幸存预测数据集包含乘客信息如性别、年龄、舱位等级等，用于分析和构建模型预测他们在1912年泰坦尼克号沉没事故中的生存几率。 泰坦尼克号生存预测数据集包含了用于分析乘客在“泰坦尼克”号沉船事件中的生还可能性的相关信息。这个数据集通常被用来进行机器学习模型的训练，以便更好地理解哪些因素可能影响一个人在这场灾难中幸存下来的可能性。这些因素包括但不限于年龄、性别、舱位等级和家庭成员数量等。通过这样的分析，可以帮助识别出那些在类似情况下最有可能需要特别关注的人群。