Hi~大家好！ 2020年顺水而走，2021顺风而来！祝大家新年快乐！2021年牛气冲天！ 新年到了，元旦节也到了，不知道大家有没有放3天的小长假呢？有没有准备去哪玩呢？ 没有想好的没关系，今天，锋小刀以热门旅游城市澳门为例，用Python获取穷游网的相关景点数据，包括景点名称、评分、综合排名、点评人数、评论数据等字段，对数据进行可视化并作简单分析，看看去哪玩好。 获取数据 目标网址： https://place.qyer.com/macau/sight/ 穷游网网页没有什么反爬虫措施，数据放在json中，数据爬取较为简单。 找到真实url后，构造参数拼接，用request请求json数据，然后把数据保存在csv文件即可。 ? ： df = pd.read_csv('澳门景点数据.csv', names=['name', 'grade', 'rank', 'comment_Count']) 预览下数据： ?
做数据科学，到底应该学习哪门编程语言呢？本文将从语言的特性、第三方库、公司使用情况来做一些分析。 ? Python的优势 简单易用 有丰富的第三方库，支持Web、科学计算和机器学习 胶水特性，可以将各种不同的程序粘接在一起 可以在生产环境中使用 在数据科学领域，Python有众多框架可供使用者调用：机器学习框架 R的包非常丰富，有支持机器学习的线性和非线性模型库，可视化工具ggplot2等等。而且R的第三方库更加开放，很多人通过github与全世界的R语言使用者共享自己开发的包。 R一大问题也是速度慢，不适合大规模的数据处理，R的一些底层包为了解决这个问题，使用C或Fortran编写，能在一定程度上解决速度慢的问题。相比之下，R仍然不适合多机器的并行计算。 我认为，Scala用来做大数据，Python用来做机器学习。每种语言都有其优势和缺点，编程语言的选择通常与所要解决的问题、数据量大小、公司的技术栈等多种因素影响，而且很多任务可能需要多种语言一起完成。
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下图总结了在 GitHub 中最受欢迎的开源深度学习框架排名，该排名是基于各大框架在 GitHub 里的收藏数，这个数据由 Mitch De Felice 在 2017 年 5 月初完成。 ? 谷歌开源 TensorFlow 后，立即吸引了一大批开发爱好者。TensorFlow 可以提供一系列的能力，例如图像识别、手写识别、语音识别、预测以及自然语言处理等。 子图执行操作允许你在图的任意边缘引入和检索任意数据的结果。这对调试复杂的计算图模型很有帮助。 数据显示在新框架和新硬件的配合下，模型每秒钟可以处理 4100 张图片。 ? 非开源 随着深度学习的不断发展，我们必将看到 TensorFlow、Caffe 2 和 MXNet 之间的不断竞争。另一方面，软件供应商也会开发具有先进人工智能功能的产品，从数据中获取最大收益。
近期，reddit 的机器学习版上也出现了一个热门帖子，聚集了很多人留言讨论。这个帖子的主题就是谈谈深度学习文献里常见的、令人讨厌的投机取巧的做法。 纯粹的强化学习理论研究者可不是这些论文的唯一读者。 网友 Bhananana：拿来做对比的其它模型都是自己随便挑的，比如和顶级模型的第二好的版本做对比，理由是这个版本的「硬件配置和自己的最为接近」，又或者和一组老模型和顶尖模型的更差的版本做对比但同时给不出任何统计角度的正当理由 举个例子，和最新、最好的 5 个半监督学习算法做比较其实挺好的，但是如果一个简单的随机森林算法，忽略了数据集里没有标签的那部分，而且还不怎么需要调参就跟你的方法达到了差不多的表现的话，那你就不应该在论文中省略掉它 网友 rgalbo：为了找到一个好的模型架构，自己做了数不清的迭代实验。然后在论文里写得好像自己凭直觉就得到了这个架构一样。 网友 tomvorlostriddle：对算法的明显局限性闭口不提。
总共爬取1907条『课程学习』数据，分析哪类学习资源最火热最受大学生群体青睐。并通过可视化的方式将结果进行展示！ 02 数据获取 程序是接着以『B站』为实战案例！ 03 数据分析 1.大学生学习视频播放量排名 读取数据 dataset = pd.read_csv('Bili\\lyc大学课程.csv',encoding="gbk") title = dataset 分析 在弹幕数排行中《数据结构与算法基础》最高，弹幕数：33000 通过弹幕量的排行来看，可以看到大家都喜欢在什么样的课堂视频上留言。 与播放量对比，大学生喜欢在课堂内容学习视频上进行发言！ 3.up主大学生学习视频视频数 数据处理 #分析3: up主大学生学习视频视频数 def getdata3(): upname_dict = {} for key in upname: 04 总结 1.通过Scrapy框架爬取1907条『B站』大学课程学习资源数据。 2.对数据进行可视化展示以及凝练精简分析。
当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。 比 Torch 臃肿 不支持分布式 有的错误信息没什么用 大模型的编译时间有时要很久 对事先训练过的模型支持不足 用的人越来越少 2. 虽然 Caffe 被部分开发者看做是通用框架，但它的设计初衷是计算机视觉——并不适于其他深度学习应用，比如文字、语音识别和处理时间序列数据。 Caffe 的主要用途：利用卷积神经网络进行图像分类。 它是一个简洁、高效的算法库，提供一系列的监督学习和无监督学习的算法，以用于数据挖掘和数据分析。 而提供学习算法的模组就被命名为 scikit-learn。 优点： 经过筛选的、高质量的模型 覆盖了大多数机器学习任务 可扩展至较大的数据规模 使用简单 缺点： 灵活性低
：项目实战、技术综合运用 大数据开发学习可以按照以下内容进行学习： 第一阶段：JavaSE+MySql+Linux 学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO /NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程 学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql Pig 学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等 第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈 学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习 学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示 想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛 有视频资源分享一起学习。
Three Sampling Distribution(三大抽样分布)： Chi-squareDistribution(卡方分布)， t-distribution(t-distribution) Data Pre-processing(数据预处理)： Missing Value Imputation(缺失值填充)， Discretization(离散化)，Mapping(映射)， Normalization (Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)， EL(Ensemble Learning集成学习 Deep Learning(深度学习)： Auto-encoder(自动编码器)， SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器， Sparse Auto-encoders Text Mining(文本挖掘)： VSM(Vector Space Model向量空间模型)， Word2Vec(词向量学习模型)， TF(Term Frequency词频)， TF-IDF
方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。 ? 方法二：最大部分放在12点，然后顺时针放置。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。 ? 4、数据模糊化 确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！ 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
<数据猿导读> 9月份伊始，2018世界杯预选赛展开了最新的一轮角逐。球迷朋友们更关心的是，到底哪支队会赢？又该买哪支队呢？ 大数据专家表示，通过球赛、球队和球员的历史参赛数据，结合大数据技术，可以预测下一场比赛结果 ? 来源：数据猿 记者：春夏 9月份伊始，2018世界杯预选赛展开了最新的一轮角逐。 那么有意思的事情来了，到底哪支队会赢？球迷朋友们该买哪支队呢？大数据专家表示，利用大数据技术可以从一定程度上提高竞彩的中奖概率。 另外，鉴于国外博彩行业发展多年，他们还会从国外购买足球行业相关数据，然后根据球队历史数据、球员状态数据以及赔率变化做数据分析。 对于互联网大数据公司而言，只有数据源基础还远远不够，必须要有优秀的技术团队、数据分析算法等技术支持，才能将“预测”这一大数据的核心价值体现出来。
数据挖掘 国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法： ? 1 C4.5 分类决策树算法 决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 C4.5相比于ID3改进的地方有： 1、用信息增益率来选择属性。 （未必能得到最优解） 3 SVM支持向量机 Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。 在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误差越小。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6 PageRank PageRank是Google算法的重要内容。
为了帮助构建对象识别模型，场景识别模型等，编制了最佳图像分类数据集的列表。这些数据集的范围和大小各不相同，可以适应各种用例。此外数据集已分为以下几类：医学成像，农业和场景识别等。 医学图像分类数据集 1. 递归蜂窝图像分类 –此数据来自递归2019挑战。竞赛的目标是利用生物显微镜数据开发可识别复制品的模型。关于比赛的全部信息可以在这里找到。 CoastSat图像分类数据集 –用于开放源代码海岸线测绘工具，该数据集包含从卫星获取的航空图像。数据集还包括与标签有关的元数据。 TensorFlow Sun397图像分类数据集 –来自Tensorflow的另一个数据集，该数据集包含场景理解（SUN）基准中使用的108,000多幅图像。此外图像已分为397类。 图像分类：人和食物 –该数据集采用CSV格式，由吃食物的人的图像组成。人类注释者按性别和年龄对图像进行分类。CSV文件包含587行数据，URL链接到每个图像。
迁移学习的特点 1、需求数据量少 假设有两个领域，一个领域已经有很多的数据，能成功地建一个模型，有一个领域数据不多，但是和前面那个领域是关联的，就可以把那个模型给迁移过来。 其实可以通过迁移学习把一个通用的用户使用手机的模型迁移到个性化的数据上面 。不过，如果数据量足够的情况下，迁移学习的效果一般不如完全重新训练哦。 迁移学习适合与快速小巧的工程化，解决所谓的冷启动问题，当数据收集得足够多了以后，我们再改用深度学习。 如上图所示，实验证明了，Dropout的效果非常爆炸，对于模型训练有非常好的效果。 为什么Dropout能起到这么大作用呢？ 对于非常大的数据集,正则化带来的泛化误差减少得很小。 在这些情况下,使用Dropout和更大模型的计算代价可能超过正则化带来的好处。 （2）只有极少的训练样本可用时,Dropout不会很有效。
数据挖掘十大经典算法(1) C4.5 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 决策树学习也是数据挖掘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，他由他的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。 可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库，是Apriori算法的两大缺点。 第一阶段是贝叶斯网络分类器的学习，即从样本数 据中构造分类器，包括结构学习和CPT 学习；第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对分类数据进行分类。 在分 类问题中使用决策树模型有很多的优点，决策树便于使用，而且高效；根据决策树可以很容易地构造出规则，而规则通常易于解释和理解；决策树可很好地扩展到大 型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小；决策树模型的另外一大优点就是可以对有许多属性的数据集构造决策树
C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（DataClustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。 8. kNN: k-nearest neighborclassification K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽管这只是针对初学者的。 机器学习算法就是在没有人类干预的情况下，从数据中学习，并在经验中改善的一种方法，学习任务可能包括学习从输入映射到输出的函数，学习无标签数据的隐含结构；或者是「基于实例的学习」，通过与存储在记忆中的训练数据做比较 步骤 2：转向下一个决策桩，对另一个输入变量进行决策 我们可以看到，之前的步骤中误分类的两个圆要比其余数据点大。现在，第二个决策桩要尝试正确地预测这两个圆。 上一步误分类的 3 个圆要比其他的数据点大。现在，在右边生成了一条竖线，对三角形和圆进行分类。
---- 新智元推荐 来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest） 【新智元导读】数据不够大，就不能玩深度学习？长期存在的一大挑战就是：只有极少数情况下有足够的数据进行深度学习。 深度学习模型在需要深入理解文本语义的复杂任务上已经表现出了非常好的效果，例如机器翻译，自动问答，文本摘要，自然语言推理等。 这个方法就运行得非常好，让分类器的性能提升很大。 生成对抗网络 GAN是深度学习领域中最令人兴奋的最新进展之一，它们通常用来生成新的图像。 迁移学习是指使用为其他任务训练的网络参数来解决你自己的问题，这些网络参数通常是用大性数据集训练得到的。 自监督是一种非常好的预训练方法，但通常很难分辨出代理标签与真实标签的关联。 使用现成的网络进行预训练 在很多公司中，大部分用于不同任务的机器学习模型都建立在相同的数据集或类似的数据集上。
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