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如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分:泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案
A3非扫描版PDF，1：200组装说明16张，图纸68张，难易程度：难。
titannic.ipynb是一个专为Titanic数据集设计的Jupyter笔记本，旨在帮助研究人员和数据科学家深入了解乘客生还率的相关因素。该笔记本利用了Python编程语言以及流行的数据科学库，
数据集合适合机器学习入门者的数据集合，可以用来进行特征提取，降维，基础算法测试。
**主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature
Kaggle数据集 达塞特
Top_4_pct_Titanic_Kaggle 2020/05年,在Kaggle的标志性入门级比赛“排名前4%(833/22219)。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kagg
Top-4-pct_Titanic_Kaggle `` Kaggle的标志性入门级比赛)在2020/05年排名前4%(833/22219)。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Ka
titanic.tar.gz 机器学习实践
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