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Python网络爬虫与信息抽取笔记02 requests库入门

python 爬虫机器学习

【导读】自从上次春节充电系列：李宏毅机器学习笔记以来我们又见面了，因为在机器学习中数据集是很关键的东西，好的数据集可以给实验带来很好的结果，然而有时候数据集需要我们自己构造，这时候就需要爬虫来帮你建造数据集了。Python网络爬虫与信息提取笔记系列主要针对用Python在网上进行信息爬取，需要初步的Python基础，当然如果你不会python也没关系，可以在实战中学习。今天主要是课程准备工作的介绍，涉及课程框架、Python IDE工具和科学计算工具三部分内容。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。春节充电

2018-06-05

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【干货】计算机视觉实战系列08——用Python做图像处理

python 图像处理

【导读】在前面几讲中，专知成员Hui介绍了PIL、Matplotlib、Numpy、SciPy等Python图像处理的工具包。这一讲中，我们将介绍一个具体的实例——图像去噪，作为前面几讲的总结。【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换）【干货】计算机视觉实战系列04—

2018-06-05

1.2K0

【干货】贝叶斯线性回归简介（附完整代码）

线性回归 python

【导读】应用贝叶斯推理的重点领域之一是贝叶斯线性模型。我们首先简要回顾一下频率主义学派的线性回归方法，接着介绍贝叶斯推断，并试着应用于简单的数据集。作者 | William Koehrsen 编译 | 专知参与 | Yingying, Xiaowen Introduction to Bayesian Linear Regression 频率主义线性回归概述线性回归的频率主义观点可能你已经学过了：该模型假定因变量（y）是权重乘以一组自变量（x）的线性组合。完整的公式还包含一个误差项以解释随机采样噪声。

2018-06-05

3.8K0

【干货】计算机视觉实战系列07——用Python做图像处理

python 图像处理

这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。

2018-04-25

2.3K4

Python数据处理实战

python 数据处理 scikit-learn

本文是数据科学家Susan Li撰写的一篇技术博文，主要介绍了在商业中使用多类文本分类的应用。

2018-04-16

2.6K12

【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

python 大数据 spark apache

【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。

2018-04-13

25.8K1

一个实例读懂监督学习：Python监督学习实战

监督学习 python 人工智能

【导读】1月28日，Vihar Kurama和Sai Tejaswie撰写了一篇机器学习技术博文，为读者介绍了如何用python进行监督学习。作者首先解释什么是监督学习，并讲解了监督学习中的两个任务：

2018-04-13

3.6K0

人人都能读懂卷积神经网络：Convolutional Networks for everyone

卷积神经网络神经网络 python

【导读】近日，Rohan Thomas发布一篇博文，通俗地讲解了卷积神经网络的结构、原理等各种知识。首先介绍了卷积神经网络（CNN）和人工神经网络（ANN）的不同，然后详细解释了卷积神经网络的各种概念

2018-04-13

1.1K0

【干货】基于协同过滤的推荐系统实战（附完整代码）

python 人工智能机器学习

【导读】本文使用Python实现简单的推荐系统，分别实践了基于用户和基于商品的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。除了代码实现外，还分别从理论上介绍了两种推荐系统原理：User-Based Collaborative Filtering 和 Item-Based Collaborative Filtering，并讲解了几种常见的相似性度量方法及它们分别适用场景，还实现了推荐系统的评估。最终分析两种推荐系统的优劣，说明混合推荐技术可能具有更好的性能。作者 | Chhavi Saluja 编译 | 专

2018-04-13

13.2K0

国际万维网会议WWW 2018论文列表以及会议日程，一睹为快

网站 linux 数据结构 python

2018 年 4 月 23 日至 27 日，第 27 届国际万维网会议(26th International World Wide Web Conference) 在法国里昂举行。为此，专知整理了会议

2018-04-13

2.9K0

【干货】计算机视觉实战系列05——用Python做图像处理

python 图像处理

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化，这一次为大家详细讲解主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用。【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换）【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作

2018-04-13

2.7K0

【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理

python 图像处理 numpy

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用，介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法，以及图像灰度变换，这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。图像的缩放、均

2018-04-13

2.2K0

【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

python 图像处理

【导读】在当今互联网蓬勃发展的时代，图像处理技术也随着人们的需求不断进步，专知成员Hui计划推出一系列计算机视觉入门实战讲解，参照Jan Erik Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书，以时下最流行的Python语言为工具，对图像处理技术的具体操作进行详细讲述，上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用，包括读取图像，转换灰度图像，创建缩略图，裁剪图像区域，调整尺寸和旋转。这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码

2018-04-13

3.3K0

【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

python 图像处理

【导读】在当今互联网飞速发展的社会中，数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活，让我们需要对图片进行检索、分类等操作时，利用人工手段显然是不现实的，于是，计算机视觉相关技术便应运而生，并且得到了快速的发展

2018-04-13

2.9K0

【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理

python 图像处理

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理）【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换）【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直

2018-04-13

1.1K0

【干货】在Python中构建可部署的ML分类器

python 机器学习

【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。文中

2018-04-13

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【干货】深度学习最佳实践之权重初始化

深度学习人工智能神经网络 python

【导读】深度学习中有很多简单的技巧能够使我们在训练模型的时候获得最佳实践，比如权重初始化、正则化、学习率等。对于深度学习初学者来说，这些技巧往往是非常有用的。本文主要介绍深度学习中权重和偏差初始化以及

2018-04-13

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【干货】Logistic回归Python实战，评估销售系统的盈利能力

机器学习 python

【导读】一个企业的盈利与其销售市场部门密不可分，传统的销售手段是销售人员逐个联系现有或潜在的顾客，这种方式不仅耗时耗力，而且不可避免地会有疏漏，不能够精准地联系到购买潜力较大的顾客。在本文中，Sai

2018-04-12

1.4K0

【下载】Python自然语言处理实战书籍和代码《Natural Language Processing in Action》

python 人工智能机器学习

【导读】自然语言处理资深专家Hobson Lane最新撰写的自然语言处理实战书籍（预计2018年夏季出版）《Natural Language Processing in Action——Understanding, analyzing, and generating text with Python》介绍使用python实现一系列自然语言处理任务，该书专注于自然语言处理领域（NLP）和人工智能领域（AI）。这本书围绕着一系列实际应用，使用深度学习来解决实际问题，面向希望学习自然语言处理的初学者，从实战角度

2018-04-11

2.6K0

【资源】Python强化学习实战，Anaconda公司的高级数据科学家讲解（附相关Python开源库）

python 强化学习 anaconda 开源

【导读】Christine Doig是Anaconda公司的高级数据科学家。没错Anaconda就是那个著名的Python科学计算与发行管理软件。Christine Doig从最基本的强化学习概念开始

2018-04-11

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