Репозиторий первого проекта по машинному обучению с Kaggle
Друзья! Чтобы начать работать с этим репозиторием, Вам нужно сделать следующее (предполагается, чтор у Вы зарегистрированы и залогинены на Гитхабе):
- Форкнуть этот реп себе в аккаунт, нажав кнопку Fork справа вверху.
- Зайти в свою копию репозитория по адресу github.com/<ваш логин>/Titanic-Machine-Learning-from-Disaster
- Нажать кнопку "Clone or dowload" (большая зеленая кнопка)
- Распаковать архив с репозиторием в свою любимую рабочую папку и работать с ним в любимой среде разработки
- Когда Вы внесли существенные изменения в проект и готовы их опубликовать, Вы можете на страничке из п.2 нажать кнопку "Upload files" и загрузить измененные и/или добавленные файлы программы
- Нажать на кнопку "New pull request" для создания запроса на включение Ваших изменений в центральный репозиторий
- Нажать на кнопку "Create pull request", при необходимости заполнить краткое описание внесенных изменений (это описание будет видно всем) и еще раз нажать на кнопку "Create pull request"
В этом репозитории лежать исходные файлы из вступительного соревнования Kaggle "Titanic: Machine Learning from Disaster" https://www.kaggle.com/c/titanic. Вся информация про это соревнование лежит там, ее очень полезно почитать. Ваша задача проанализировать одно (любое, каждый вибирает сам) готовое решение (https://www.kaggle.com/c/titanic/kernels) этого соревнования в части предварительной обработки, визуализации и преданализа данных (все, что до непосредственно построения модели). Попробуйте проследить мысль автора, как он пытался понять эти данные, какими средствами пользовался и какие выводы делал. Также будет полезно повторить его в коде (я называю этот метод "осознанная копипаста"). Собственно этот код вы потом и пришлете мне в качестве pull request.
Удачи в освоении машинного обучения!