(Kaggle) Titanic Machine Learning 입문

Kaggle Titanic Machine Learning을 처음 입문 하면서 이론도 많이 부족하여 정말 많은 커널과 구글링을 통하여 어느 정도 공부를 하고 이해를 한 상태에서 전체적으로 머신러닝을 시행하였습니다.

블로그에 제가 한 것을 올리고 싶었지만, 앞으로 이론 공부를 하고 예제에 적용할 때 타이타닉 예제를 활용할 예정이라 계속적으로 업데이트가 될 것 같아서 제 Kaggle Kernel 링크를 올려 드리겠습니다. 보고 다들 많은 도움 되셨으면 합니다.

저는 ticket을 제외하고 모든 열을 사용하도록 하였습니다.

https://www.kaggle.com/casim0/titanic-machine-learning-ticket-casim0

-참고-

Kaggle Titanic Kernel에서 소개된 가장 간단하고 깔끔하게 정리되어 있습니다.

스크롤의 압박도 덜 하기 때문에 처음 참고할 때 보면 좋은 Kernel입니다.

https://www.kaggle.com/sinakhorami/titanic-best-working-classifier

티스토리 블로그로 한국 분입니다. 

이분은 ticket열을 제외하고 사용해서 80프로를 넘긴 것으로 이 분의 idea도 참고하여 분석하였습니다.

https://doorbw.tistory.com/169

Kaggle Titanic에서 82% 넘은 사람의 kernel입니다.

https://www.kaggle.com/konstantinmasich/titanic-0-82-0-83

99%를 달성하기 위해 끊임없이 수정하는 Kernel입니다. (이분은 현재 88%입니다.)

개인적으로 내용이 제일 많고 많은 분석 기법들이 영어로 되어 있어... 제가 지금 보고 학습하기에는 어려웠습니다.

https://www.kaggle.com/ldfreeman3/a-data-science-framework-to-achieve-99-accuracy