使用机器学习算法预测泰坦尼克号存活概率分析，源码为jupternotebook格式，从数据预处理到可视化展示，特征相关性分析，到最后的几种算法预测准确率对比
2025/10/8 9:27:33
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泰坦尼克号旅客数据集titanic3.xls，原下载地址http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic3.xls无法获取到。
网上的资源比较贵，不方便学习。
现在将找到的titanic3.xls数据集以较低的分提供给大家。
网上的资源比较贵，不方便学习。
现在将找到的titanic3.xls数据集以较低的分提供给大家。
2024/11/5 7:24:07
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题目提供的训练数据集包含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、C、Q(有缺失)
2024/9/2 4:08:19
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就是那个大家都熟悉的『JackandRose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『ladyandkidfirst！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。
训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logisticregression所能处理的范畴。
训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。
对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logisticregression所能处理的范畴。
2023/10/4 18:05:57
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Kaggle入门-泰坦尼克号之灾可以参考：https://jnsimba.blog.csdn.net/article/details/104245964
2023/10/2 10:53:19
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这是kaggle泰坦尼克号准确率0.81的python数据分析超级详细的源代码这是传说中的泰坦尼克机器学习比赛-对你来说最好的，第一次挑战，让你潜入机器学习比赛，熟悉Kaggle平台的工作原理。
竞争很简单：使用机器学习来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。
竞争很简单：使用机器学习来创建一个模型，预测哪些乘客在泰坦尼克号沉船事故中幸存下来。
2023/8/20 8:07:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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