Titanic幸存预测分析(Kaggle)

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分享一篇kaggle入门级案例,泰坦尼克号幸存遇难分析. 参考文章: 技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/ml/classification/ 案例分析内容: 通过训练集分析预测什么人可能生还,并对测试集中乘客做出预测判断案例分析加载包 library(dplyr) #bind_rows() library(ggplot2) #绘图 library(ggthemes) library(InformationValue) #计算WOE和IV library(str…

编译原理实习（应用预测分析法LL(1)实现语法分析）

#include<iostream> #include<fstream> #include<iomanip> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> #include<string> #include<set> #include<queue> #include<stack>…

Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

时间序列预测分析 R语言

在对短期数据的预测分析中,我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测,然后根据不同. 下面我们来看下具体的过程 x<-data.frame(rq=seq(as.Date('2016-11-15'),as.Date('2016-11-22'),by='day'), sr=c(300,697,511,1534,1155,1233,1509,1744)) xl<-ts(x$sr) #构建时间序列 plot.ts(xl) 从上图的结果来看,这是一个增长趋势的时间序列. 模型选择上我们可以依据以下标准进…

语法设计——基于LL(1)文法的预测分析表法

实验二.语法设计--基于LL(1)文法的预测分析表法一.实验目的通过实验教学,加深学生对所学的关于编译的理论知识的理解,增强学生对所学知识的综合应用能力,并通过实践达到对所学的知识进行验证.通过对基于LL(1)文法的预测分析表法DFA模拟程序实验,使学生掌握确定的自上而下的语法分析的实现技术,及具体实现方法.通过本实验加深对语词法分析程序的功能及实现方法的理解 . 二.实验环境供Windows系统的PC机,可用C++/C#/Java等编程工具编写三.实验内容 1.自己定义一个LL(1)文…

FIRST集合、FOLLOW集合、SELECT集合以及预测分析表地构造

FIRST集合.FOLLOW集合.SELECT集合以及预测分析表地构造 FIRST集合的简单理解就是推导出的字符串的开头终结符的集合. FOLLOW集合简单的理解就对于非终结符后面接的第一个终结符. 给定一个由终结符和非终结符组成的字符串,FIRST( FIRST( FOLLOW(X)是可直接跟随与X之后的终结符集合.也就是说,如果存在着任一推导包含Xt,则t∈FOLLOW(X).当推导包含XYZt,其中Y和Z都推导出时,也有t∈FOLLOW(X) FIRST.FOLLOW和nullable的迭…