Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72261
Title: | Анализ данных пассажиров Титаника с использованием кластерного анализа |
Authors: | Чжан, Цзифэн |
metadata.dc.contributor.advisor: | Губин, Евгений Иванович |
Keywords: | анализ данных; очистка данных; K-ближайший сосед; случайный лес; перекрестная проверка; машинное обучение; data analysis; data cleaning; K-Nearest Neighbor; random forest; cross validation; machine learning |
Issue Date: | 2022 |
Citation: | Чжан, Цзифэн Анализ данных пассажиров Титаника с использованием кластерного анализа : магистерская диссертация / Чжан, Цзифэн ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. Е. И. Губин. — Томск, 2022. |
Abstract: | В этой диссертации мы взяли в качестве примера набор данных о пассажирах Титаника, создали модель прогнозирования выживания или смерти с помощью программирования на Python, включая следующий этап: EDA, разработка функций и очистка данных, прогнозное моделирование. большое значение имеет систематическое изучение применения информационного кластерного анализа в алгоритмах машинного обучения для разработки алгоритмов машинного обучения, а также разработки технологий контроля и управления рисками. In this thesis we took dataset of passengers of Titanic as an example, created the prediction of survival or death model by using python programming including the following step: EDA, feature engineering and data cleaning, predictive modeling. it is of great significance to systematically study the application of information cluster analysis in machine learning algorithms for the development of machine learning algorithms, as well as the development of risk control and technology. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72261 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU1375187.pdf | 2,42 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.