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Titanic-Competition-Kaggle
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2021-07-05
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Titanic-Competition-Kaggle 遵循 trevorstephens 的入门入门教程: ://trevorstephens.com/post/72916401642/titanic-getting-started-with-r 本教程包括: 第 1 部分:启动 R 第 2 部分:性别类模型第 3 部分:决策树第 4 部分:特征工程第 5 部分:随机森林 它介绍了决策树和随机森林机器学习算法,几天后我需要深入研究。 特征工程是一种需要涉及对实际数据集的直觉的方法。 需要查看原始数据集和变量并从中生成一组新的特征。 我猜这就是数据科学中所谓的“艺术的一部分,科学的一部分”技能 这个项目仍在进行中。
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Titanic-Competition-Kaggle-master.zip (49个子文件)
Titanic-Competition-Kaggle-master
Titanic_model1.R 12KB
test.csv 28KB
firstforest.csv 4KB
theyallperish.csv 3KB
Octave Edition
octave-workspace 6KB
octave-core 48B
data
test.csv 28KB
train.csv 60KB
test_oct.txt 6KB
test_oct.csv 32KB
testoutput.csv 836B
train_oct.csv 14KB
train_oct.txt 14KB
Code
LearningCurveForLR.m 3KB
mapFeature.m 508B
predict.m 755B
trainLogisticReg.m 620B
polyFeatures.m 747B
featureNormalize.m 511B
plotData.m 867B
costFunctionReg.m 1KB
sigmoid.m 456B
titanic.m 6KB
costFunction.m 1KB
test_oct.txt 6KB
validationCurve.m 2KB
testoutput.csv 836B
logisticRegCostFunction.m 1KB
train_oct.txt 14KB
ml_login_data.mat 264B
myfirstdtree.csv 4KB
train.csv 60KB
Titanic_model2.R 21KB
Python Edition
genderclassmodel.csv 2KB
test.csv 28KB
myFirstRF.py 4KB
RFmodel.csv 3KB
train.csv 60KB
TitanicPandas.py 4KB
RLmodel.csv 28KB
TitanicScript.py 7KB
genderbasedmodel.csv 3KB
myseconddtree.csv 4KB
README.md 809B
LR_test.csv 3KB
ciforest.csv 4KB
WomanSurviveExceptClass3&FareLargerThan20.csv 3KB
AllWomanSurvive.csv 3KB
mythirddtree.csv 4KB
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chsqi
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