# coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os # In[2]: url="http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic3.xls" filepath="titanic3.xls" if not os.path.isfile(filepath): result=urllib.request.urlretrieve(u…

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据…

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析…

#We import libraries for linear algebra, graphs, and evaluation of results import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics impo…

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confus…

三种开发模式 使用TensorFlow 2.0完成机器学习一般有三种方式: 使用底层逻辑 这种方式使用Python函数自定义学习模型,把数学公式转化为可执行的程序逻辑.接着在训练循环中,通过tf.GradientTape()迭代,使用tape.gradient()梯度下降,使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重,逐次逼近,完成模型训练. 使用Keras高层接口 TensorFlow 1.x的开发中,Keras就作为第三方库存在.2.0中,更是已经成为标准配置.我们…

泰坦尼克号获救率数据分析报告,用数据揭露真相. 一,船上乘客生存率分析报告 泰坦尼克号生存率仅有38%的,可见此次事件救援不力,救生艇严重不足,且泰坦尼克号号撞得是冰山,海水冷,没有救生艇,在水里冻死的乘客不少. 二,哪个年龄段存活率最高(青年人(18岁以下),中年人(18到50岁),老年人(50岁以上)) 数据分析:看图我们得到,年轻人获救率最高50%,老年人获救率最低0.39,中年人死亡人数最多.发生生命危险时,自救能力最强的中年人还是起到了中流砥柱的作用.不要再叫猥琐油腻中年男了哦,他们才…

前言 这个是Kaggle比赛中泰坦尼克号生存率的分析.强烈建议在做这个比赛的时候,再看一遍电源<泰坦尼克号>,可能会给你一些启发,比如妇女儿童先上船等.所以是否获救其实并非随机,而是基于一些背景有先后顺序的. 1,背景介绍 1912年4月15日,载着1316号乘客和891名船员的豪华巨轮泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女…

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit…

目前刚刚开始学习Theano,可以说是一头雾水,后来发现Keras是对Theano进行了包装,直接使用Keras可以减少很多细节程序的书写,它是模块儿化的,使用比较方便,但更为细节的内容,还没有理解,目前只是能够跑起Keras自带的例子 Keras的相关网站:Keras Git.Keras Document 为了能够看懂Keras代码,需要的前序知识应该有:numpy.scikit-learn.Theano等 发现了两本还不错的Numpy的中文教程,说实话,看英文教程难道还是挺大的,英文太烂 N…