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首页 博客 学院 下载 论坛 APP 问答 商城 活动 VIP会员 专题 招聘 ITeye GitCha 图文课 疯狂Python精讲 写博客 307 2015年11月12日 12:07:12 寒小阳 阅读数 217429 更多 157 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 /yaoqiang2011/article/details 作者： 寒小阳 时间：2015年11月。 出处：h p:///han_xiaoyang/article/details 声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。 1.引言 先说一句，年末双十一什么的一来，真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)！然后push自己抽出时间来写这篇blog的原因也非常简单： 戳我入群 OK，OK，这就来了咯，同学们别着急，我们先找个简单的实际例子，来看看，所谓的数据挖掘或者机器学习实际应用到底是怎么样一个过程。 『喂，那几个说要看大数据上机器学习应用的，对，就是说你们！别着急好么，我们之后拉点大一点实际数据用liblinear或者spark,MLlib跑给你们看，行不行？咱们先拿 个实例入入门嘛』 好了，我是一个严肃的技术研究和分享者，咳咳，不能废话了，各位同学继续往下看吧！ 2.背景 2.1 关于Kaggle 我是Kaggle地址，翻我牌子 艾玛，逗逼模式开太猛了。恩，不闹，不闹，说正事，Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP （国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研 究者可以将问题背景、数据、期望指 等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案。而热爱数(dong)据(shou)挖(zhe)掘(teng)的小伙伴们可以 载/分析数据 ，使用统计/机器学习/数据挖掘等知识，建立算法模型，得出结果并提交，排名top的可能会有奖金哦！ 2.2 关于泰坦尼克号之灾 带大家去该问题页面溜达一圈吧 307 157 泰坦尼克号问题之背景 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实并非随机，而是基于一些背景有rank先后的。 307 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况，要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况。 157 对，这是一个二分类问题，是我们之前讨论的logistic regression所能处理的范畴。 3.说明 接触过Kaggle的同学们可能知道这个问题，也可能知道RandomForest和SVM等等算法，甚至还对多个模型做过融合，取得过非常好的结果，那maybe这篇文章并不是针 对你的，你可以自行略过。 我们因为之前只介绍了Logistic Regression这一种分类算法。所以本次的问题解决过程和优化思路，都集中在这种算法上。其余的方法可能我们之后的文章里会提到。 说点个人的观点。不一定正确。 『解决一个问题的方法和思路不止一种』 『没有所谓的机器学习算法优劣，也
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