鐵 達 尼 Weka
2017年12月24日 — 我們使用Pandas將它們讀入並分析。 讀入從Titanic的train及test dataset. train = pd.read_csv('train.csv').,2018年4月3日 — 在這個問題里，假如你是鐵達尼號的負責人，你會如何安排哪些人應該先獲救？ ... 數據挖掘與機器學習WEKA應用技術與實踐-WEKA介紹.
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 鐵 達 尼 Weka 相關參考資料
kaggle titanic教學 :: 軟體兄弟
... 這網站，我們這次練習主題是鐵達尼號. https://www.kaggle.com/c/titanic/data. ... Weka 64 位（懷卡托知識分析環境）是用Java 編寫的流行的機器學習軟件套件。 https://softwarebrother.com Kaggle – Titanic倖存預測#1 - CH.Tseng
2017年12月24日 — 我們使用Pandas將它們讀入並分析。 讀入從Titanic的train及test dataset. train = pd.read_csv('train.csv'). https://chtseng.wordpress.com Kaggle入門，基於泰坦尼克問題分析 - 每日頭條
2018年4月3日 — 在這個問題里，假如你是鐵達尼號的負責人，你會如何安排哪些人應該先獲救？ ... 數據挖掘與機器學習WEKA應用技術與實踐-WEKA介紹. https://kknews.cc R筆記--(6)關聯式規則；決策樹(分析鐵達尼號資料) - RPubs
2016年4月27日 — 關聯式規則(Association Rules). 這裡拿網路上一個公開資料(鐵達尼號的乘客資料)來進行分析，資料載點如下。 下載之後，你會發現資料的型態並非熟悉 ... https://rpubs.com Weka決策樹分類法使用教學 Weka J48 Decision Tree ...
2016年5月19日 — 這篇就是教大家如何使用Weka來建置決策樹的操作教學。 ... 您的Class種類多達5類，那正確率通常不高一般的情況下基準是20% 。五種選項，全部只猜A，那 ... http://blog.pulipuli.info [機器學習專案] Kaggle競賽-鐵達尼號生存預測(Top 3%) - YL-Tsai
2018年6月16日 — 鐵達尼號的資料集非常小僅有891筆資料，因此SVM及KNN較為人詬病的問題在較大的資料集非常沒有效率也會因為資料集小獲得紓解，然而，隨機森林由於其 ... https://yulongtsai.medium.com [資料分析&機器學習] 第4.1講: Kaggle競賽-鐵達尼號生存預測 ...
2017年11月6日 — [資料分析&機器學習] 第4.1講: Kaggle競賽-鐵達尼號生存預測(前16%排名). 這篇文章要教大家如何利用最基礎、簡單的機器學習知識加上Random ... https://medium.com 【進階分析】鐵達尼生存預測- 手把手資料分析實戰教學
2019年12月3日 — 這篇文章主要是與資料科學初心者們，分享機器學習的基本分析流程，透過Kaggle 上鐵達尼號生存預測比賽，手把手從探索性數據分析(Exploratory Data ... https://aifreeblog.herokuapp.c 不寫程式也能預測未知！用Weka分類模型來預測未知案例 ...
2017年4月2日 — 因為鐵達尼號這題，需要預測生存與否，可是我在test.csv 中Survived這個屬性每個都打問號(?)被weka讀進來時，他會判讀為str格式，可是train.csv ... http://blog.pulipuli.info 項目案例：用人工智慧預測，鐵達尼號郵輪上每一位乘客的生死
2019年8月20日 — 布魯薩德在這本書中用的例子是用機器學習的方法判斷鐵達尼號上哪些乘客會存活，哪些乘客會遇難。這個例子不是她原創的，Kaggle 網站上有現成的 ... https://kknews.cc |