在数据驱动的时代,获取准确、丰富的数据对于许多项目和业务至关重要。本文将介绍如何使用Python爬虫进行定制化开发,以满足个性化的数据需求,帮助你构建自己需要的数据集,为数据分析和应用提供有力支持。
代码位置:https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB
在构建爬虫系统时,我们常常面临两个挑战:一是要避免被目标网站限制;二是要模拟真实行为以防止被识别。为了解决这些问题,我们可以利用计算机学习技术来优化爬虫,提高稳定性和爬取效率。下面,我就给大家分享一下如何利用计算机学习来优化爬虫。
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
在数据分析中,数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作,正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
对于一个马上要毕业的大四学生来说,突然由后端转学机器学习,学起来好难,尤其是回归那里,数学好难!!!!!!!! 因为回归的公式太难搞了,这里先整理一手分类的入门算法,KNN。
在深度学习的世界里,注意力机制(Attention Mechanism)是一种强大的技术,被广泛应用于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它可以帮助模型在处理复杂任务时更加关注重要信息,从而提高性能。在本文中,我们将详细介绍注意力机制的原理,并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的注意力机制模型。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
机器学习可以分为两个主要领域:有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法,利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集:
在当今数字化时代,数据已经成为一种珍贵的资源,但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战,数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域,并提供示例代码,以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样,你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标,而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准,但在什
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库,numpy是Python的数值计算扩展,专门用来处理矩阵,它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具,能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是,随着数据量的剧增,有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
机器学习是数据科学和人工智能的一个子领域,它关注计算机程序的开发,这些计算机程序可以访问数据并使用它来自己学习,从而使它们在预测结果时变得更加准确,而无需明确编程。机器学习的书籍可能都相当昂贵,因此在这里为大家带来六本免费英文电子书:
如果怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题那么最先想到的方法可能就是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常可靠的办法,但你可能无法时时准备足够多的训练数据或者获取数据的成本很高。
这是一个面向工程应用的库,在部署方面,提供了Python\C++\Android示例,另外支持用户在自定义数据集上仅需几行命令训练自己的模型,可谓良心之作!
首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库,里面封装了十几种(包括文中的所有方法)对于离散型特征的编码方法,接口接近于Sklearn通用接口,非常实用。下面是这个库的链接:
前几日YOLO-tiny (上达最高精度,下到最快速度,Scaled-YOLOv4:模型缩放显神威)的出现给移动端开发的朋友一个新选择,昨天Github又新上一不得不关注的项目NanoDet,目标检测模型文件仅 1.8 MB,在手机上实时检测速度可达 97fps!
本文介绍了ApolloScape Scene Parsing数据集,包括该数据集的背景、数据集的组织结构以及如何使用Python代码来处理和分析该数据集。
很多同学在打开数据时会遇上乱码问题,其原因是字符集的编码问题。Linux和Mac默认的编码集是UTF8,而Windows则是ASCII。如果数据编码的字符集,和你使用Python进行处理时所用的字符集不同,则会出现乱码问题。
(时间序列模型中的ARMA模型由于原理对我来说理解有些困难,加之最近的北美数学建模大赛即将开始,自己为了顾全大局,多看掌握几个重要模型,所以ARMA模型的Python代码暂时不更新,等比赛过后有时间再更新!!!!)
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus(微积分) 循环(loop) 数据集(datasets) vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 (x,y)表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
首先还是要提醒各位同学,在学习本章之前,请认真的学习TCP/IP体系结构的相关知识,本系列教程在这方面只会浅尝辄止。 本节简单概述下OSI七层模型和TCP/IP四层模型之间的对应关系,最后是本章教程需要的几个核心Python模块。 3.0.1 TCP/IP分层模型 国际标准化组织(ISO)在1978年提出了“开放系统互联参考模型”,即著名的OSI/RM模型(Open System Interconnection/Reference Model)。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层,自下而上依次为
Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式,主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法:
1、 Import 函数 from 库,往后可以直接使用 函数 import库,要使用函数则需 库.函数。
在数据科学和分析领域,了解数据的基本统计值是至关重要的。Python这个强大而灵活的编程语言为我们提供了丰富的工具和库,使得计算数据的基本统计值变得异常简便。无论是均值、中位数、标准差还是其他重要的统计指标,Python都能够以清晰而高效的方式满足我们的需求。
将这两个文件放在同一个文件夹中,运行server.py , 然后浏览器访问http://localhost:8080
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
3 这个公式的计算方法是先按照行求平均值得到一个向量a,按行求标准差得到一个向量b,最后是按照列来进行abs(x-a)/b
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
函数的概念,函数是将具有独立功能的代码块组织成为一个整体,使其具有特殊功能的代码集
大语言模型(LLM)在理解和生成自然语言文本方面已经取得了显著的进步。随着应用场景的逐渐多样化,利用模型快速写出高质量代码,修复代码 Bug,提升开发效率等需求对大语言模型编程代码的能力提出了新的挑战。
以上内容翻译自https://docs.python-guide.org/writing/reading/ 作者为Kenneth Reitz. 部分内容为意译。
CareGPT (关怀GPT)是一个医疗大语言模型,同时它集合了数十个公开可用的医疗微调数据集和开放可用的医疗大语言模型,包含LLM的训练、测评、部署等以促进医疗LLM快速发展。
在我们日常接触到的Python中,狭义的缺失值一般指DataFrame中的NaN。广义的话,可以分为三种。
从头开始写机器学习算法能够获得很多经验。当你最终完成时,你会惊喜万分,而且你明白这背后究竟发生了什么。
来源:https://xccelerate.co/blog/excel-vs-python-for-data-analysis
我常常会听到这样的问题,“金融分析中,为什么我要学习像python这样的编程语言,甚至使用它超过excel呢?”
可以试用编写的Python脚本,该脚本在此Github存储库中实现了反向传播算法。
Web数据分析是一门多学科融合的学科,它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析,通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析,从而最大化挖掘数据的价值,形成有效的结论。
今天我们介绍的是Python操作Excel制作报表,我们需要用到的库是openpyxl,我们主要使用的功能有下列几个功能
数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。在当今数字化时代,数据不断产生和积累,数据挖掘成为了获取有价值洞察力的重要手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言,在数据挖掘领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的高级技术点,帮助您更深入地了解数据挖掘的过程和方法。
OpenVSLAM: Versatile Visual SLAM Framework
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
【新智元导读】Uber近日一篇论文引起许多讨论:该论文称发现卷积神经网络一个引人注目的“失败”,并提出解决方案CoordConv。论文称CoordConv解决了坐标变换问题,具有更好的泛化能力,训练速度提高150倍,参数比卷积少10-100倍。当然,这是在极大的计算力(100个GPU)的基础上进行的。这真的是重要的结果吗?计算机视觉领域专家Filip Piekniewski对此提出质疑。
在深度学习中,Tensor是一种重要的数据结构,它可以用来存储和处理多维数组。在PyTorch中,Tensor是一种非常基础且常用的数据类型,它支持很多高效的操作。本篇博客将介绍如何使用torch tensor,让你快速入门。
Python简单易学,但又博大精深。许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容。 Python的特点 解释型语言,无需编译即可运行 提供了交互式命令行 基于对象的编程思想 跨平台和良好的兼容性,在Windows、Mac、Linux上都可运行 简单好用而且功能强大 中文编码 很多同学在打开数据时会遇上乱码问题,其原因是字符集的编码问题。Linux和Mac默认的编码集是UTF8,而Windows则是
MNIST机器学习入门 博文 ID:机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上
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