Kaggle getting started competition: Titanic: Machine Learning from Disaster

Reference: https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143

Roadmap:

1. 数据清洗（Data Cleaning）

2. 探索性可视化（Exploratory Visualization）

3. 特征工程（Feature Engineering）

4. 基本建模&评估（Basic Modeling& Evaluation）

5. 参数调整（Hyperparameters Tuning）

6. 集成方法（EnsembleMethods）

常见模型算法：

1. K近邻（k-Nearest Neighbors）

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

3. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）

4. 决策树（Decision Tree）

5. 随机森林（Random Forest）

6. 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）

7. 支持向量机（Support Vector Machine）