kaggle泰坦尼克号深度学习

kaggle泰坦尼克号深度学习项目是一个通过使用乘客数据来建立一个模型，预测泰坦尼克号上的乘客是否能够幸存的项目。该项目的训练集和测试集可以在官网上下载，完成后还可以上传预测文件参与全球排名。

在进行深度学习之前，需要对数据进行预处理。预处理的目的是清洗数据、填补缺失值、处理异常值、转换格式等。预处理可能会剔除一些数据，但在剔除数据时需要注意信息损失可能会降低模型的准确度。例如，乘客姓名可能暗含了船上乘客之间的家庭关系。不过，模型本身就是建立在不完全观测上的，不确定性是不可避免的。因此，舍弃噪音信息是建立模型的一个好思路。