请详细说明如何使用TensorFlow和Keras框架来预测泰坦尼克号乘客的生存率？包括必要的数据预处理和模型构建步骤。

在这个项目中，我们将利用TensorFlow和Keras框架来构建一个预测泰坦尼克号乘客生存率的机器学习模型。以下是详细步骤和示例代码，帮助你理解如何处理和分析数据，以及构建和训练模型。

参考资源链接：[使用TensorFlow和Keras实现的泰坦尼克号生存率预测机器学习项目](https://wenku.csdn.net/doc/6ye1i32e19?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行数据预处理是关键的一步。我们需要从数据集中提取有用的特征，并处理缺失值。例如，我们可以从乘客的姓名中提取出贵族称谓作为特征，或者处理年龄和票价数据中的缺失值。

接下来，我们定义模型架构。Keras提供了一个高级的API来简化神经网络的构建过程。我们可以创建一个序列模型（Sequential），并添加不同类型的层，如全连接层（Dense）、激活层（Activation）和dropout层（Dropout），来构建一个适合分类问题的神经网络。

模型构建完成后，我们需要编译模型，这一步涉及选择适当的损失函数和优化器。对于二分类问题，通常选择'sigmoid'激活函数和'binary_crossentropy'作为损失函数。优化器可以使用Adam优化器，它结合了RMSProp和Momentum的优点。

在训练模型之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集，以便在训练后评估模型的性能。然后，我们可以使用fit方法训练模型，同时指定训练的轮数（epochs）和批次大小（batch_size）。

训练完成后，我们使用测试集对模型进行评估，并检查模型在未知数据上的表现。我们可能需要调整模型的参数或网络结构来改善性能。最后，我们使用模型进行预测，以预测新乘客的生存率。

整个过程需要结合《使用TensorFlow和Keras实现的泰坦尼克号生存率预测机器学习项目》资源中提供的源代码和文档说明。文档会详细解释每个步骤，包括如何设置环境、安装必要的库、如何处理数据和构建模型，以及如何进行预测。这对于理解整个机器学习流程是非常宝贵的资源，特别是对于希望通过实际项目来学习TensorFlow和Keras的开发者和数据科学家。

参考资源链接：[使用TensorFlow和Keras实现的泰坦尼克号生存率预测机器学习项目](https://wenku.csdn.net/doc/6ye1i32e19?spm=1055.2569.3001.10343)