1. one hot encoder sklearn.preprocessing.OneHotEncoder one hot encoder 不仅对 label 可以进行编码,还可对 categorical feature 进行编码: >>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0

Titanic 沉没 参见:https://github.com/lijingpeng/kaggle 这是一个分类任务,特征包含离散特征和连续特征,数据如下:Kaggle地址.目标是根据数据特征预测一个人是否能在泰坦尼克的沉没事故中存活下来.接下来解释下数据的格式: survival 目标列,是否存活,1代表存活 (0 = No; 1 = Yes) pclass 乘坐的舱位级别 (1 = 1st; 2 = 2nd; 3 = 3rd) name 姓名 sex 性别 age 年龄 sibsp 兄弟姐

入门kaggle,开始机器学习应用之旅. 参看一些入门的博客,感觉pandas,sklearn需要熟练掌握,同时也学到了一些很有用的tricks,包括数据分析和机器学习的知识点.下面记录一些有趣的数据分析方法和一个自己撸的小程序. 1.Tricks 1) df.info():数据的特征属性,包括数据缺失情况和数据类型. df.describe(): 数据中各个特征的数目,缺失值为NaN,以及数值型数据的一些分布情况,而类目型数据看不到. 缺失数据处理:缺失的样本占总数比例极高,则直接舍弃:缺失样

原文地址如下: https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克数据科学解决方案: 1. 工作流程步骤: 在 Data Science Solutions book 这本书里,描述了在解决一个竞赛问题时所需要做的具体工作流程: 问题的定义 获取训练数据以及测试数据 加工.准备以及

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致

转载 逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 此转载只为保存!!! ————————————————版权声明:本文为CSDN博主「寒小阳」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143

正文:14pt 代码:15px 1 初探数据 先看看我们的数据,长什么样吧.在Data下我们train.csv和test.csv两个文件,分别存着官方给的训练和测试数据. import pandas as pd #数据分析 import numpy as np #科学计算 from pandas import Series,DataFrame data_train = pd.read_csv("/Users/Hanxiaoyang/Titanic_data/Train.csv") da

也不知道对不对,就凭着自己的思路写了一个 数据集:https://www.kaggle.com/c/titanic/data import torch import torch.nn as nn import pandas as pd import numpy as np class DataProcessing(object): def __init__(self): pass def get_data(self): data_train = pd.read_csv('train.csv')

package kaggle import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SparkSession} import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticR

数据来源: kaggle 分析工具:Python 3.6 & jupyter notebook 附上数据:链接: https://pan.baidu.com/s/1D7JNvHmqTIw0OoPXBWzWHA 提取码: hdtt 本篇分析比较基础,集中于清洗和可视化,欢迎各路大神指正 #设置jupyter可以打印多条结果 from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_int

出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址,翻我牌子 亲,逼格这么高的地方,你一定听过对不对?是!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! 这是一个要数据有数据,要实际应用场景有场景,要一起在数据挖掘领域high得不要不要的小伙伴就有小伙伴的地方啊!!! 艾玛,逗逼模式开太猛了.恩,不闹,不闹,说正事,Kaggl

比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 再次想吐槽CSDN,编辑界面经常卡死,各种按钮不能点,注释的颜色不能改,很难看清.写了很多卡死要崩溃. 我也是第一次参加这个,代码还是看了一下别人介绍的,修改了错误的代码,并且在自己的理解了改进了一点代码,排名从5900到2200,改进还是不错的.而且目前未做任何参数的微调,仅仅是代码改进了一下. 以下介绍代码及分析过程,编辑界面使用jupyter import numpy as np import pandas as

参考Kernels里面评论较高的一篇文章,整理作者解决整个问题的过程,梳理该篇是用以了解到整个完整的建模过程,如何思考问题,处理问题,过程中又为何下那样或者这样的结论等! 最后得分并不是特别高,只是到34%,更多是整理一个解决问题的思路,另外前面三个大步骤根据思维导图看即可,代码跟文字等从第四个步骤开始写起. ----------------------------------------------------------------------------------------------

机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾 标签: 机器学习应用 2015-11-12 13:52 3688人阅读 评论(15) 收藏 举报 本文章已收录于:  机器学习知识库  分类: 机器学习(19)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http:

Kaggle初体验之泰坦尼特生存预测 学习完了决策树的ID3.C4.5.CART算法,找一个试手的地方,Kaggle的练习赛泰坦尼特很不错,记录下 流程     首先注册一个账号,然后在顶部菜单栏Competitions里面搜索Titanic,找到Titanic练习赛,练习赛就用用于帮助新手入门的,在比赛的页面有很多的入门推荐,很值得去一看. 获取数据集 探索数据集 清洗数据集 特征选择 训练数据集 预测数据集 提交结果文件 获取数据集     数据集在比赛面板菜单栏的Data里面,有三个数据集

ZeroMQ:云时代极速消息通信库(大规模|可扩展|低成本|高效率解决之道,大规模分布式|多线程应用程序|消息传递架构构建利器) [美]Pieter Hintjens(皮特.亨特金斯)著   卢涛 李颖 译 ISBN 978-7-121-25311-9 2015年3月出版 定价:108.00元 536页 16开 编辑推荐 请潜心研究0MQ(又名ZeroMQ)这个智能套接字库,它让你的应用程序能够获得快速.简便.基于消息的并发性.有了这本快节奏的指南,你将在实践中学习如何使用这个可扩展.轻量级且高

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:

Ubuntu的发音 Ubuntu,源于非洲祖鲁人和科萨人的语言,发作 oo-boon-too 的音.了解发音是有意义的,您不是第一个为此困惑的人,当然,也不会是最后一个:) 大多数的美国人读 ubuntu 时,将 u 作为元音发音,类似单词 who 或者 boo ,重音在第二个音节即 u'buntu ,oo-boon-too . 如果您喜欢撒哈拉,喜欢它令人窒息的温柔.梦幻般的寂寥还有张扬恣肆的旷远,您大可在第一个 u,后面带些嗡嗡声: oom-boon-too. Ubuntu的中文发音大约为:

电脑,计算机已经成为我们生活中必不可少的一部分.无论是大型的超级计算机,还是手机般小巧的终端设备,都跑着一个操作系统.正是这些操作系统,让那些硬件和芯片得意组合起来,让那些软件得以运行,让我们的世界在科技的领域里一次又一次的享受生活 我们熟知的操作系统大概都是windows系列,近年来Apple的成功,让MacOS也逐渐走进普通用户.在服务器领域,恐怕Linux是无人不知无人不晓.他们都是操作系统,也在自己的领域里独领风骚.这都还得益于另外一个古董级别的操作系统--Unix,虽然说古董级别,只是

此为中文翻译版 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式. Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案. 我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛. 每一行

作者:Javen Fang链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22222383来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 25 年前的这个星期,一个芬兰的大学生在一个邮件列表里共享了他的项目: 「只是一个业余爱好,」他说,『没有弄得像 GNU 那么大.那么专业.』 这个家伙没有想到他的操作系统将会永远地改变软件. 今天,Linux 是服务器端处于支配地位的操作系统.它也是 Android 的基础,后者在手机操作系统上处于支配地位.它