通过对泰坦尼克号的幸存者预测，进行一次项目实战，在项目的完成过程中，通过自己的思考和查阅资料，使自己对机器学习算法的整个应用过程有了更加清晰地认识，也使自己进一步熟悉了seaborn、matpliotlib等可视化库的相关操作，进一步加深自身对BP神经网络算法的理解，丰富了自身的知识体系，也是对自身的一个很好反省。
内容：
（1）首先是载入训练数据，总览数据，分析数据的集体详细信息。
（2）对其进行数据预处理，对数据的异常值、缺失值等情况进行处理。
（3）分析不同属性与生存率的关系，确定预测需要的特征
（4）对已确定的特征进行标准化和数值转换处理
（5）放入BP神经网络中进行训练预测
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