Titanic Гјberlebende Anzahl

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Die wichtigsten Statistiken. As the Oscars draw near, we're tempted to look back at ceremonies from awards seasons past.

A deep-dive into Academy Award history would be incomplete without a visit to one of the most referenced movies of all time: Titanic.

After cleaning up at the Golden Globes, the classic went on to earn 14 Oscar nominations at the Academy Awards. That tied the record for most wins alongside Ben-Hu r and in Lord of the Rings: Return of the King also took home the same number of awards.

Though not quite as tense as DiCaprio's journey to Oscar gold, it would also be several years before Winslet claimed the Best Actress trophy.

Retrieved Nova Scotia Archives and Records Management. Retrieved 3 March Alan 30 March Titanic and Liverpool First ed. Liverpool: Liverpool University Press.

The Night Lives On. Merideth Rocklin Press. He was pulled aboard but soon lost consciousness.

Retrieved 12 August Titanic Facts. Retrieved 13 May The Cumberland News. Dawson on the crew register, rose to fame with the release of the film, Titanic.

The movie's main character is a steerage passenger named Jack Dawson. Director James Cameron and others from the production crew went to pay respects to the grave of Dawson and other Titanic victims in Nova Scotia , and other fans of the film have visited the site and left flowers at the grave, believing the man buried there to be Jack Dawson.

Archived from the original on 16 March Retrieved 5 November Archived from the original on 30 March Retrieved 4 June Archived from the original on 2 March Retrieved 2 November Wellington Journal and Shrewsbury News.

Full name as given in newspaper report, which describes him as Second Steward and only Shropshire person known lost.

He had transferred from the Olympic to Titanic just prior to voyage. Church Stretton was family home town. National Postal Museum.

Retrieved 4 March Archived from the original on 21 June Thomas Nelson. Retrieved 19 July Retrieved 15 September Retrieved 5 October Retrieved 3 October RMS Titanic.

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Step 1. Import the model you want to use. In sklearn, all machine learning models are implemented as Python classes.

Step 2. Make an instance of the Model. Step 3. Training the model on the data, storing the information learned from the data. Step 4.

Predict labels for new data new images. Uses the information the model learned during the model training process.

Predict for Multiple Observations images at Once. Make predictions on entire test data. While there are other ways of measuring model performance precision, recall, F1 Score, ROC Curve , etc , we are going to keep this simple and use accuracy as our metric.

To do this are going to see how the model performs on the new data test set. Our accuracy was In this section, I am just showing two python packages Seaborn and Matplotlib for making confusion matrices more understandable and visually appealing.

The confusion matrix below is not visually super informative or visually appealing. Method 1 Seaborn.

As you can see below, this method produces a more understandable and visually readable confusion matrix using seaborn.

Method 2 Matplotlib This method is clearly a lot more code. I just wanted to show people how to do it in matplotlib as well.

One important point to emphasize that the digit dataset contained in sklearn is too small to be representative of a real world machine learning task.

We are going to use the MNIST dataset because it is for people who want to try learning techniques and pattern recognition methods on real-world data while spending minimal efforts on preprocessing and formatting.

The code below splits the data into training and test data sets. One thing I like to mention is the importance of parameter tuning. While it may not have mattered much for the smaller digits dataset, it makes a bigger difference on larger and more complex datasets.

While usually one adjusts parameters for the sake of accuracy, in the case below, we are adjusting the parameter solver to speed up the fitting of the model.

Please see the documentation if you are curious what changing solver does. Essentially, we are changing the optimization algorithm.

Model is learning the relationship between x digits and y labels. Predict the labels of new data new images Uses the information the model learned during the model training process.

Changing the solver had a minor effect on accuracy, but at least it was a lot faster. While I could show another confusion matrix, I figured people would rather see misclassified images on the off chance someone finds it interesting.

Showing the misclassified images and image labels using matplotlib. The important thing to note here is that making a machine learning model in scikit-learn is not a lot of work.

I hope this post helps you with whatever you are working on. My next machine learning tutorial goes over PCA using Python.

If you have any questions or thoughts on the tutorial, feel free to reach out in the comments below, through YouTube video page , or through Twitter!

If you want to learn how I made some of my graphs or how to make your data visualizations better, please consider taking my Python for Data Visualization course.

Sign in. Logistic Regression using Python scikit-learn. Michael Galarnyk Follow. Klasse deutlich höher war. Erfolgreiche Verfilmung Der Untergang der Titanic wurde mehrmals verfilmt — sowohl als Dokumentar- als auch als Spielfilm.

Er gehört zu den erfolgreichsten Kinofilmen aller Zeiten nach Einspielergebnis. Der Film bekam zwar 11 Oscars — unter anderem für den Besten Film und die Beste Regie — wurde jedoch teilweise auch kritisiert, zum Beispiel wegen historischen Ungenauigkeiten.

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