一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: 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(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S…

一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: 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(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S…

一．AdaBoost 元算法的基本原理 AdaBoost是adaptive boosting的缩写,就是自适应boosting.元算法是对于其他算法进行组合的一种方式. 而boosting是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.这里的替换就意味着可以多次地选择同一样本.这一性质就允许新数据集中可以有重复的值,而原始数据集的某些值在新集合中则不再出现. 在S个数据集建好之后,将某个学习算…

一.读入titanic.xlsx文件,按照教材示例步骤,完成数据清洗. titanic数据集包含11个特征,分别是: 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(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数,0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S…

数据清洗及可视化 实验内容 数据清洗是数据分析中非常重要的一部分,也最繁琐,做好这一步需要大量的经验和耐心.这门课程中,我将和大家一起,一步步完成这项工作.大家可以从这门课程中学习数据清洗的基本思路以及具体操作,同时,练习使用 Pandas 数据分析工具.Seaborn 统计分析可视化工具. 实验知识点 离群点分析 缺失值处理 偏态分布数据处理 实验步骤 环境准备 下载数据 !wget -nc http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1001/train.…

1. 安装scipy,numpy,sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型,包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 7.取出某朵花的四个特征及其类别. 8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个 9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别 10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差. 11.…

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)…

Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.…

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到…

自从入了数据挖掘的坑,就在不停的看视频刷书,但是总觉得实在太过抽象,在结束了coursera上Andrew Ng 教授的机器学习课程还有刷完一整本集体智慧编程后更加迷茫了,所以需要一个实践项目来扎实之前所学的知识.于是就参考kaggle上的starter项目Titanic,并选取了kernel中的一篇较为祥尽的指南,从头到尾实现了一遍.因为kaggle入门赛相关方面的参考和指导非常少,因此写博给需要学习的同学做个小参考,也记录下数据挖掘的学习历程.新手上路,如果博文有误或缺失,还希望各位大神指正…

Titanic 数据集是从 kaggle下载的,下载地址:https://www.kaggle.com/c/titanic/data 数据一共又3个文件,分别是:train.csv,test.csv,gender_submission.csv 先把需要视同的库导入: import os import datetime import operator import numpy as np import pandas as pd import xgboost as xgb from sklearn.…

问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set…

安装anaconda,下载assignment作业代码 作业代码数据集等2018版基于python3.6 下载提取码4put 本课程内容参考: cs231n官方笔记地址 贺完结!CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上) numpy参考:CS231n课程笔记翻译:Python Numpy教程 以下文字部分转载自: CS231n——图像分类(KNN实现) 课程作业基于python3.6.5对应的anaconda 修改了输入输出 图像分类   目标:已有固定…

前言: 本文是对博客http://www.dbnewsfeed.com/2012/09/08/5-performance-killers-when-working-with-linked-servers/的翻译, 如有翻译不对或不好的地方,敬请指出,大家一起学习进步.尊重原创和翻译劳动成果,转载时请注明出处.谢谢! 当使用链接服务器(Linked Servers)时,最昂贵的代价就是网络带宽间大量数据的传输.在正确的服务器书写正确的代码是非常重要的,因为每一个错误都会导致在网络带宽上付出非常昂贵…

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…

初窥Kaggle竞赛 原文地址: https://www.dataquest.io/mission/74/getting-started-with-kaggle 1: Kaggle竞赛 我们接下来将要学习如果在Kaggle竞赛上进行一次提交.Kaggle是一个创造算法,与来自全世界的机器学习练习者竞赛的平台.你的算法在给定的数据集中准确率越高你就赢了.Kaggle是一个有趣的途径去联系机器学习技能. Kaggle网站上有不同的竞赛.有一个是预测哪个成哥在泰坦尼克号上存活下来.在接下去的任务中,我…

本章小结 ●    理解企业级应用的安全顾虑 ●    理解Hadoop尚未为企业级应用提供的安全机制 ●    考察用于构建企业级安全解决方式的方法 第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制.当构建企业级安全解决方式(它可能会环绕着与Hadoop数据集交互的很多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全不过安全解决方式的一个方面.各种组织努力对数据採用一致的安全机制.而数据是从採用了不同安全策略的异构数据源中提取的. 当这些组织从多个源获取数据.接着提…

titanic数据集是个著名的数据集.kaggle上的titanic乘客生还率预测比赛是一个很好的入门机器学习的比赛. 数据集下载可以去https://www.kaggle.com/c/titanic/data. 本身写这个系列笔记是作为自己机器学习的记录,也为了加深自己对机器学习相关知识的理解.但是写了前两篇seaborn的笔记以后,感觉缺乏实际的比赛数据的例子,写起来比较枯燥,读的人看的可能也很枯燥,浏览量也寥寥.读的人可能看完了会有一种,"哦,这样啊,原来如此,懂了懂了",然鹅,…

[ISPF功能键] PF1: HELP帮助键 PF2: SPLIT键,改变分屏位置 PF3: END键,结束并退回上级菜单 PF4: RETURN键,结束并退回主菜单 PF5: REFIND键,重复最近一次FIND命令 PF6: RECHANGE键,重复最近一次CHANGE命令 PF7: UP键,向上滚屏 PF8: DOWN键,向下滚屏 PF9: SWAP键,在分屏间切换 PF10: LEFT键,屏幕左滚 PF11: RIGHT键,屏幕右滚 PF12: RETRIVE键,显示上次输入的命令或CA…

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil…

数据工作者工作时间划分 据crowdflower数据科学研究报告,数据科学工作者的时间分配主要在以下几个领域: 首先是数据收集要占20%左右的时间和精力,接着就是数据清洗和再组织需要占用60%的时间.也就是说数据科学家80%的精力都花在了数据收集和预处理,从而生成能够用于训练模型的训练集.真正的算法优化和训练只占4%左右,另外10%左右用于特征提取,数据再造. 正确的特征集及足够的数据量决定了机器学习效果的上限,算法的优化可以无限逼近这个上限 机器学习的一般流程 获取kaggle titanic…

Xgboost为一个十分有效的机器学习模型,在各种竞赛中均可以看到它的身影,同时Xgboost在工业届也有着广泛的应用,本文以Titanic数据集为研究对象,简单地探究Xgboost模型建模过程,同时对数据清理以及特征工程的内容作简单的介绍,以此作为Xgboost模型的学习笔记,错误和不足之处还请各位看官指出. 数据集 本文数据集源自于竞赛Titanic: Machine Learning from Disaster,竞赛中我们要求根据数据集提供的乘客编号.姓名性别等信息,运用机器学习模型预测船…

关于pip安装 .\pip.exe install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu python可视化库 Seaborn:是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取,seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图.(用来对Titanic数据集来进行分析) pandas user[user['user_id']==10001082] #特定查询 train.Survi…

本章内容提要 ●    理解企业级应用的安全顾虑 ●    理解Hadoop尚未为企业级应用提供的安全机制 ●    考察用于构建企业级安全解决方案的方法 第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制.当构建企业级安全解决方案(它可能会围绕着与Hadoop数据集交互的许多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全仅仅是安全解决方案的一个方面.各种组织努力对数据采用一致的安全机制,而数据是从采用了不同安全策略的异构数据源中提取的.当这些组织从多个源获取数据,接…

1.a = pandas.read_csv(filepath):读取.csv格式的文件到列表a中,文件在路径filepath中 pandas.core.frame.DataFrame是pandas的核心结构 b = a.head(n):b中存有文件前n行,默认为5行 b = a.tail(n):b中存有文件后n行,默认为5行 import pandas as pd food_info = pd.read_csv("C:/Users/娄斌/Desktop/.ipynb_checkpoints/fo…

  本文翻译自https://nbviewer.jupyter.org/github/justmarkham/pandas-videos/blob/master/top_25_pandas_tricks.ipynb ,翻译如有不当之处,还请批评指正.   首先我们需要先提前下载好示例数据集: drinksbycountry.csv : http://bit.ly/drinksbycountry imdbratings.csv : http://bit.ly/imdbratings chipord…

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

一.问题描述 网上绝大多数作业参考都是在jupyter下运行的,数据集载入过程一般如下: from cs231n.data_utils import load_CIFAR10 #导入数据集,并打印出数据集相关参数以确定是否加载成功 cifar10_dir = 'cs231n/datasets/cifar-10-batches-py' #数据集地址(获取数据集的脚本) #删除以前可能导入的数据,若之前未导入数据,则直接pass #try...except...为解决异常的语句,参见https://…

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net…

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而…