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。
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。
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
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。
项目提交
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。
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
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。
小编的项目地址：https://github.com/voidking/udaciyty-machine-learning/tree/master/projects/titanic_survival_exploration
书签
机器学习工程师（中/英）
https://cn.udacity.com/course/machine-learning-engineer-nanodegree--nd009
数据科学入门
https://cn.udacity.com/course/intro-to-data-science--ud359
如何把 Project 0 提交到 Kaggle 上
http://discussions.youdaxue.com/t/project-0-kaggle/7032
Kaggle: Your Home for Data Science
https://www.kaggle.com/
Titanic: Machine Learning from Disaster | Kaggle
https://www.kaggle.com/c/titanic
A Visual Introduction to Machine Learning
http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
numpy 1.12.0 : Python Package Index
https://pypi.python.org/pypi/numpy
pandas 0.19.2 : Python Package Index
https://pypi.python.org/pypi/pandas
window 下python2.7与python3.5两版本共存设置
http://blog.csdn.net/u010004460/article/details/53410091
win7下python2.7安装 pip，setuptools的正确方法
http://www.jincon.com/archives/213/
