泰坦尼克号乘客遇难预测分析

在机器学习中,有两大类常见的问题,一类为回归问题,另外一类为分类问题。对于回归问题的解决,常见的方法有线性回归,随机森林等。而针对分类问题,有kNN,logsitic,SVM,神经网络等算法。不同的算法在不同的问题中具有不同的效果。因此,本研究通过具体的实例'泰坦尼克号乘客遇难预测',通过运用机器学习中的不同分类模型来分析乘客的存活是运气原因,还是存在一定的规律性。通过该对问题的研究,比较了不同机器学习分类模型的差异性以及优缺点。

基于泰坦尼克之灾问题的机器学习传统算法和神经网络算法对比分析

人工智能和机器学习中有一类问题为分类问题,对于分类问题的解决,常见的机器学习模型有KNN模型,逻辑回归模型,SVM模型,神经网络模型。不同的模型在不同的问题中具有不同的效果。因此,本研究通过具体的实例"泰坦尼克号乘客遇难预测",通过运用机器学习中的不同分类模型来分析乘客的存活是运气原因,还是存在一定的规律性。通过该对问题的研究,比较了不同机器学习分类模型的差异性以及优缺点。