Инференциалните статистики се използват за извличане на изводи за популация въз основа на извадкови данни. В този блог ще работим с набора от данни „Титаник: Машинно обучение от бедствие“, наличен в Kaggle. Този набор от данни предоставя информация за пътниците, които са се качили на кораба, включително тяхната възраст, брой братя и сестри, подробности за билета, статус на оцеляване и др. Аз лично считам този набор от данни за много подходящ за инференциална статистика, тъй като ни..

Предскажете оцелелите от Титаник с линейно програмиране Състезанието Titanic на Kaggle е известна тема за започване на състезание за машинно обучение (ML) и за наслада от света на анализа и моделирането на данни. С няколко умения за Python (или други езици за програмиране) и използване на някои модели можете да започнете да участвате. Завърших EPFL Extension School по програма за машинно обучение. По време на курсовете участвах в състезанието на Титаник, за да тренирам уменията си..

След един месец изучаване на Python, планирам да работя върху проекти, за да приложа знанията си. Kaggle е страхотна платформа, която провежда състезание за машинно обучение и предоставя набори от данни в реалния свят. Като първи опит прекарах общо 10 дни за този проект. Благодарение на онлайн ресурси като Stackoverflow и статии от Medium, които помагат много! Индекс Заден план Проучвателен анализ на данни Импутиране на липсващи данни/извънредни стойности Трансформация на данни..