发布时间:2018-09-30 09:37:00 浏览:1197 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:1258 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:2869 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:1507 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:1877 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:1316 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:1180 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:1158 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:809 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:2821 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:1278 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:1091 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:892 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:1535 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:886 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:934 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:1374 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:1424 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:1296 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:698 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...