发布时间：2018-09-30 09:37:00 浏览：873 回帖 ：0
写在前面（感谢大家的陪伴） 距离今年第一期已经过去2个月，由于时间原因（研三...）没有立马开课，但之前我说过，这个小分队我会一直开下去，只是一年可能就...
发布时间：2018-08-20 09:40:00 浏览：874 回帖 ：0
写在前面 最近在学习MySQL和Django Web开发，这个月首先会更新MySQL的学习笔记，也都是比较简单的东西，用作复习和巩固。We...
发布时间：2018-08-15 15:01:00 浏览：2312 回帖 ：0
前言 前段时间，创造101着实火了一把，问我pick哪位小姐姐，当然是唱歌老跑调，跳舞数拍子的杨超越了。其实在看创造101之前，就已经在抖...
发布时间：2018-08-14 18:20:00 浏览：1396 回帖 ：0
前言 今天继续APP爬虫，今天爬取的是微博榜单（24小时榜）的数据，采集的字段有： 用户id 用户地区 用户性别 用户粉丝 微博内容 发...
发布时间：2018-08-02 19:53:00 浏览：1354 回帖 ：0
一见钟情钟的不是情，是脸 日久生情生的不是脸，是情 项目简介 本项目利用Python爬虫和百度人脸识别API，针对简书交友专栏，爬取用...
发布时间：2018-08-01 10:09:00 浏览：918 回帖 ：0
前些日子，女朋友拿我手机玩，说我微信好友女生多，当时我就不服了（跪着认错了），然后两人一个个统计性别，我微信好友不算多，但也有300来个，...
发布时间：2018-07-30 17:24:00 浏览：786 回帖 ：0
本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具，以商业实战为导向，从技术、业务、商业实...
发布时间：2018-07-15 19:40:00 浏览：850 回帖 ：0
2018，躁动起来 之前已经开展了五期爬虫小分队，课程的形式：视频+打卡+集中答疑，很受学员的喜欢，也有很多粉丝问下一期的开班时间，今年开学就去了苏...
发布时间：2018-07-08 09:48:00 浏览：760 回帖 ：0
K-Means算法 k-均值算法（K-Means算法）是一种典型的无监督机器学习算法，用来解决聚类问题。 算法流程 K-Means聚类首先...
发布时间：2018-07-06 08:06:00 浏览：2709 回帖 ：0
PCA PCA（主成分分析），它是一种维度约减算法，即把高维度数据在损失最小的情况下转换为低纬度数据的算法。 实战——人脸识别 数据导入 ...
发布时间：2018-07-04 10:31:00 浏览：859 回帖 ：0
算法原理 对于支持向量机原理，可参考该系列博客（https://www.cnblogs.com/pinard/p/6111471.html...
发布时间：2018-07-03 15:16:00 浏览：1022 回帖 ：0
文档处理 朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上，但计算机是不能直接理解文档内容的，怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字，这是自然语言处...
发布时间：2018-07-01 08:41:00 浏览：835 回帖 ：0
决策树原理 之前我们详细讲解过决策树的原理，详细内容可以参考该链接（https://www.jianshu.com/p/0dd283516...
发布时间：2018-06-30 09:43:00 浏览：1431 回帖 ：0
今天不单独讲解某个机器学习算法，而是讲解机器学习中常用的工具或者说是方法。一是绘制学习曲线，看模型的好坏程度（过拟合还是欠拟合）；而是减少...
发布时间：2018-06-29 10:33:00 浏览：834 回帖 ：0
算法原理 传送门：机器学习实战之Logistic回归 正则化 这里补充下正则化的知识。当一个模型太复杂时，就容易过拟合，解决的办法是减少输...
发布时间：2018-06-28 11:46:00 浏览：637 回帖 ：0
线性回归原理 如图所示，这是一组二维的数据，我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了？直白的说：尽量让拟合的直线穿过这些散点（这些点...
发布时间：2018-06-26 09:47:00 浏览：1016 回帖 ：0
天下武功，唯快不破。今天就正式讲解如何通过《sklearn小抄》武林秘籍，成为一代宗师调包侠。欲练此功，必先自宫；就算自宫，未必成功；若不...
发布时间：2018-06-23 22:52:00 浏览：1039 回帖 ：0
scikit-learn（以下简称为sklearn）是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工...
发布时间：2018-06-21 20:36:00 浏览：833 回帖 ：0
如果人类适应了三维，去掉一个维度，进入了二维世界，那么人类就会因为缺少了原来所适应的一个维度，而无法生存。 ...
发布时间：2018-06-19 19:57:00 浏览：644 回帖 ：0
“回归”与“树” 在讲解树回归之前，我们看看回归和树巧妙结合的原因。 线性回归的弊端 线性回归需要拟合所有样本点，在特征多且特征关系复杂...
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