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ML–支持向量机SVMSVM算法专门解决线性不可分主要涉及的知识点有：支持向量机的基本原理和构造支持向量机的核函数支持向量机的参数调节支持向量机实例–对波士顿房价进行回归分析一.支持向量机SVM基本概念1.支持向量机SVM的原理# 导入numpyimport... 阅读全文
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ML–决策树与随机森林在生活中，我们经常遇到一些事情需要作出决策来应对。说到决策，自然想到决策树算法，而说到决策树算法，又自然会想到随机森林主要涉及的知识点有：决策树的基本原理和构造决策树的优势和不足随机森林的基本原理和构造随机森林的优势和不足实例演示：相亲... 阅读全文
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ML–朴素贝叶斯朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。之所以说"朴素"，是因为这个算法是基于样本特征之间互相独立的"朴素"假设。正因为如此，由于不用考虑样本特征之间的关系，朴素贝叶斯分类器的效率是非常高的主要涉及的知识... 阅读全文
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ML–广义线性模型本节涉及的知识点有：线性模型的基本概念线性回归模型岭回归模型套索回归模型二元分类器中的逻辑回归和线性SVC模型一.线性模型的基本概念线性模型原本是一个统计学中的术语。实际上线性模型并不是特指某一个模型，而是一类模型。在机器学习领域，常用的线... 阅读全文
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ML–K最近邻算法主要涉及的要点如下：K最近邻算法的原理K最近邻算法在分类任务中的应用K最近邻算法在回归分析中的应用使用K最近邻算法对酒的分类进行建模一.K最近邻算法的原理K最近邻算法的原理，正如–近朱者赤，近墨者黑。想象一个我们的数据集里面有一半是浅色的点... 阅读全文
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ML–基本概念一.机器学习的起源机器学习最早是由一位人工智能领域的先驱Arthur Samuel在1959年提出来的。本意指的是一种让计算机在不经过明显编程的情况下，对数据进行学习，并且做出预测的方法，属于计算机科学领域的一个子集。公认的世界上第一个自我学习... 阅读全文
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第四节–MongoDB数据库操作一.MongoDB介绍MongoDB是一种基于分布式文件存储的数据库，有c++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库中功能最丰富，最... 阅读全文
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第三节–验证码识别一.验证码类型在开发爬虫时，经常会遇到验证码识别，在网站中加入验证码的目的是加强用户安全性和提高防爬虫机制，有效防止对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解的方式不断地进行登录尝试。在此介绍验证码的种类：字符验证码：在图片上随机产生数字，英文... 阅读全文
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第二节–Urllib数据抓取一.Urllib简介Urllib是python自带的标准库，无须安装，直接引用即可。Urllib通常用于爬虫开发，API(应用程序编程接口)数据获取和测试。在python2和python3中，Urllib在不同版本中的语法有明显的... 阅读全文
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第一节–理解网络爬虫一.爬虫的定义网络爬虫是一种按照一定的规则自动地抓取网络信息的程序或者脚本。简单来说，网络爬虫就是根据一定的算法实现编程开发，主要通过URL实现数据的抓取和发掘传统的爬虫有百度，Google等搜索引擎，这类通用的搜索引擎都有自己的核心算法... 阅读全文