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Python 机器学习 基础 之 【实战案例】轮船人员获救预测实战
目录
Python 机器学习 基础 之 【实战案例】轮船人员获救预测实战
一、简单介绍
二、轮船人员获救预测实战
三、数据处理
1、导入数据
2、对缺失数据的列进行填充
3、属性转换，把某些列的字符串值转换为数字
四、建立模型
1、引入机器学习库
2、实例化模型
3、把数据传入模型，预测结果
五、算法概率计算
六、集成算法，构建多棵分类树
1、构造多个分类器
2、随机森林
七、特征提取
1、进行特征选择
2、用视图的方式展示
八、集成多种算法
九、小结
一、简单介绍
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。Python 是一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，因此成为了机器学习领域的首选语言之一。Python 提供了丰富的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等，这些库包含了许多常用的机器学习算法和深度学习框架，使得开发者能够快速实现、测试和部署各种机器学习模型。
Python 机器学习涵盖了许多任务和技术，包括但不限于：
- 监督学习：包括分类、回归等任务。</