1. 前言

实战项目：泰坦尼克号生还者分析

在这个可选项目中，你要依据乘客的一些特征，例如性别和年龄，来创造一个决策函数，预测1912年泰坦尼克号沉没事件中的生还者。从一个简单的算法开始，逐渐提高它的复杂性，直到你能准确预测给定数据中80%的乘客的生还情况。通过这个案例，我们将向你介绍机器学习纳米学位中会遇到的一些基本概念。

2. 项目概述

在这个可选的项目中，您将创建决策函数，并根据1912年泰坦尼克号海难的乘客特征，如：性别、年龄等，对乘客生还结果进行预测。您可以从一个简单的算法入手，然后逐渐增加该算法的复杂度，直至您至少能精确地预测出所提供数据中80%的乘客的生还结果。通过该项目，您可在正式开始学习本纳米学位前，了解机器学习的一些概念。你还可以在论坛找到该题目在 Kaggle 的数据链接。

此外，请确保 Python 装有完成本项目所需的程序包。我们在本项目中将使用到的 Python 库有两个，即 numpy 和 pandas。现在不需担心它们如何运作——我们将在实战项目 1 中接触到它们。本项目还将让您熟悉项目的提交程序，项目提交是您在纳米学位课程中需要完成的内容。

3. 所需软件

软件和库
本项目采用以下软件和 Python 库：

你还需要安装和运行 Jupyter Notebook

对jupyter不熟悉的同学可以看一下这两个链接：

Jupyter使用视频教程
 为什么使用jupyter？
如果您还未安装 Python，我们强烈推荐您安装 Python 发行版：Anaconda，其具备包括上述程序包在内的更多程序包。安装时，确保您选择的是 Python 2.7 安装程序，而不是 Python 3.x 安装程序。

如果您的计算机中已装有 Python 2.7，那么您可使用命令行上的 pip 安装 numpy， scikit-learn 和 Jupyter Notebook（之前叫’iPython’）。如果使用 pip 执行安装时出现问题，这个页面对 Windows 用户的某些程序包也是有用的。安装完 pip 之后，你可以执行下列命令安装所需要的包：

sudo pip install numpy pandas matplotlib jupyter scikit-learn

4. 开始项目

要开始这个项目，你可以访问我们的GitHub页面，或者点击这里直接下载最新的项目所需文件。

projects/titanic_survival_exploration 文件夹包含三个文件：

Titanic_Survival_Exploration.ipynb: 这是最主要的文件，项目中的主要工作都将在这个文件上完成
titanic_data.csv: 项目数据表。您将需要把这个数据加载到 notebook 里。
titanic_visualizations.py: 这个 Python 脚本包含 helper 函数，可以让数据和存活结果可视化。

为了打开 jupyter notebook，需要完成以下几步。如果你使用 Windows 系统，你需要打开命令终端或 PowerShell；如果你使用 Mac 或者 Linux 系统，直接打开Terminal 终端即可。使用 cd 命令来打开项目文件夹。例如，在 Windows 上你可以使用 cd C:\Users\username\Documents\ （username 用自己的用户名替换）找到项目所在的文件夹；在 Mac 上，你可以使用 cd ~/Documents/ 。在 Windows 上你可以使用 dir 命令，在 Mac 或者 Linux 上用 ls命令列出当前目录中的文件和文件夹。如果发现进错目录，可以使用 cd .. 返回上一级目录。

一旦你进入包含项目文件的文件夹，您可以输入命令

jupyter notebook titanic_survival_exploration.ipynb

打开一个浏览器窗口，或者新建标签页，来使用你的 notebook。依照 notebook 上的指导回答每一个问题完成这个项目。我们还提供了随项目的 READEME 文档，上面也有关于这个项目的信息和指导。

5. 项目提交

5.1. 评估

你的项目会由优达学城项目评审师按照泰坦尼克号探索项目要求进行评审。请确定你仔细阅读了该要求，并在项目提交前自我对检查。要求当中的所有条目都必须合格项目才能通过。

5.2. 提交文件

当你准备好提交项目时，你可以把下列文件压缩成一个 zip 文件上传。或者，你可以提交你在 GitHub 的 Repo 。可以把文件夹命名为 titanic_survival_exploration 便于查找：

带有完整问题答案和代码的 titanic_survival_exploration.ipynb notebook 文件。
notebook 项目导出的 HTML 文件，命名为 report.html。

注意：所提交文件的文件名名，包括zip压缩包内的文件名，都不能含有中文及任何ASCII之外的字符，否则会造成提交失败。

如何导出HTML的说明在 notebook 的最下方。你也许需要先在命令后通过 pip install mistune 命令安装 mistune 。
当你准备好所有这些文件，并且依照项目要求核对过之后，就可以在下面的项目提交页面提交你的项目了。

如果你是第一次在优达学城提交项目，点击提交之后，要等1分钟左右才能打开提交页面。如果长时间打不开，可以刷新。如果依然无法打开项目提交页面，可以联系客服微信或者邮件至 support@youdaxue.com

6. 后记

这个项目，是优达学城《机器学习工程师》课程提供的第一个实战项目。摘录了全文，方便查看。
郝同学的项目地址：https://github.com/voidking/udaciyty-machine-learning/tree/master/projects/titanic_survival_exploration