机器学习入门之泰坦尼克号生存预测（附测试数据集）

作者: 本宝宝天然萌 | 来源:发表于2018-05-07 12:17 被阅读0次

机器学习入门之泰坦尼克号生存预测（附测试数据集）
实战1-Kaggle-Tatanic
数据分析学习笔记（6）—— 泰坦尼克号生存预测
机器学习入门之逻辑回归：泰坦尼克号生存预测
决策树，预测泰坦尼克号生存概率
3.1.2.1欠拟合与过拟合
项目 0: 预测泰坦尼克号乘客生还率
142、机器学习之泰坦尼克号生存预测
机器学习入门数据集--1.鸢尾花
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-25（Sturctured

这是在Kaggle上看到的一个机器学习入门的例子，Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，这就是那个无数『数据挖掘先驱』们，在回答”枪我有了，哪能找到靶子练练手啊？”时候的答案！逼格高高的，附网址：

Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle

1912年4月15日，在首次航行期间，泰坦尼克号撞上冰山后沉没，2224名乘客和机组人员中有1502人遇难。这场轰动的悲剧震惊国际社会，在这次海难中导致死亡率高的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和机组人员，虽然幸存下来有一部分的运气因素，但是还是有一些人比其他人的生存下来的可能性更高，比如妇女、儿童和上层阶级的人士。在这个学习之中，我们将用逻辑回归来预测一些人生存的可能性。用机器学习来预测哪些乘客能更幸免于难。在此用到的编程语言是Python。

在此先立下flag，具体内容近期补齐。做不到就吃点什么或割点什么！