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成交案例
  • 项目费用: ¥1000.00
    项目简介:
    需求分析:1.首先确定需要的包,获取数据,数据浅层分析。2.训练集包含了891个案例和11个特征(加上了目标特征:生存)。2个是浮点数,5个是整数和5个是类。3.上面我们可以看到训练集中有38%在泰坦尼克号中存活下来。我们还可以看到乘客的年龄范围从0.4到80.除此之外,我们已经可以检测到一些包含缺失值的功能,例如“年龄”特征。4.我们需要把一些特征转换为数字,让机器学习算法可以处理他们。 特征拥有很多的范围,需要把他们划到一个范围中。我们需要处理缺失的值。5.是否上船特征只有2个缺失值(可以填充)。年龄特征由177个缺失特征,船舱特征缺失过多,需要进一步调查或者直接丢弃。6.总共11个特征,去除passengerid,ticket,name这三个特征,分开看每个特征对生存率的贡献值。7.18-30岁的男人有更高的生存几率,女人由类似的情况。女人在14-40岁生存几率更高。5-18岁的男人生存几率较低,可5-18岁的女人生存情况却相反。婴儿有略高的生存几率。后期要根据年龄进行分组(每个年龄组的生存几率不同)。7.是否上船似乎依赖于性别但是却贡献了生存率。 在港口Q和S的女人分更有一个高的生存率,在C口的男人的生存状况也是这样,但在Q,S港口的男人生存几率下降。Pclass这个特征似乎也对生存率有重大影响,下一步进一步作图来探索Pclass的情况。8.Pclass为1的生存几率最高,接下来我们进一步查看Pclass为1时候的生存状况。9.上述的图确认了我们对于pclass 1的假设,也可以看到pclass 3的船客很难生存。 10.SibSp and Parch: SibSp和Parch更像是组合成的特征, 这展示了泰坦尼克号上一个乘客所拥有的亲人,我把它创建在下面。我们可以看到有1-3个亲戚的人更有可能生存,超过3个或者少于一个亲戚的人生存率较低。极个别案例中超过了6个亲戚,生存率也较高。
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  • 项目费用: ¥1000.00
    项目简介:
    需求分析:1.速度要快,整个项目的抓取时间不能太长,要充分利用cpu的执行效率来缩短时间。2.抓取的区域比较多:链家默认只能显示30*100个二手房的信息,但是呢,雇主需要的是整个北京在链家上的二手房源信息。3.具体抓取的每个房子的房源信息:如图所展示,除了标题的信息,下面还有详细的信息需要进行抓取。 解决方法:1.速度的问题:我尽可能的用了多线程来解决。2.区域特别多的问题:我首先获取了北京市区各个区的链接,然后我又获取了每一个大区下每一个子区的链接(链家用每个区把房源分类管理,只要汇总每个区域的房源就可以获得最后的总的房源)。3.每个房源的详细信息:对html页面进行解析,找到每一个xpath然后进行提取,提取以后汇总写入到csv文件中(没抓取一个页面就写入一条记录,这样可以不占用过多内存)。csv文件可以直接导入到数据库当中(若需要)。 服务过程:不断地和雇主沟通,确认清楚每一个所需要的细节
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