python爬虫—爬取英文名以及正则表达式的介绍爬取英文名：一. 爬虫模块详细设计(1)整体思路对于本次爬取英文名数据的爬虫实现，我的思路是先将A-Z所有英文名的连接爬取出来，保存在一个csv文件中；再读取csv文件当中的每个英文名链接，采用循环的方法读取每一个英文名链接，根据每个英文名链接爬取每个链接中的数据，保存在新的csv文件当中。需要写一个爬取英文名链接的函数、将爬取的内容保存
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2024-04-15 20:16:16
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# 相似度计算与机器学习的入门指南
在如今的数据驱动时代，理解文本相似度的计算非常重要。本文将带你了解如何使用机器学习来计算词语之间的相似度，并提供整个流程的详细解读及代码示例。
## 整体流程
为了让你清晰地了解整个流程，以下为相似度计算的主要步骤。
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
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# 使用简单词袋模型进行机器学习的案例分析
## 引言
机器学习是当今数据科学领域中的热门话题，其中“文本分类”是一个重要的应用场景。简单词袋（Bag of Words, BOW）模型是一种常见的文本表示方法，今天我们将基于这个模型进行文本分类的案例分析，并提供相关的代码示例。
## 简单词袋模型简介
简单词袋模型是一种将文本转换为数值特征向量的方法。它忽略了文档中的语法和词序，只关注单词
原创
2024-10-27 04:39:23
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机器学习小抄表翻译自Chris Albon博士。Chris是一位很有热情的机器学习从业者、数据科学家，也是初创公司NewKnowldgeAI的联合创始人。小抄共284页，通俗易懂，如图...
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2022-08-01 09:25:02
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机器学习小抄表翻译自Chris Albon博士。Chris 是一位很有热情的机器学习从业者、数据科学家，也是初创公司NewKnowldgeAI的联合创始人。小抄共284页，通俗易懂，如图...
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2022-06-02 20:35:35
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黄博整理的一份机器学习手册。包含：数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法三个部分。
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2022-12-29 14:36:14
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机器学习怎么学？当然是系统地学习了。没有时间这么办呢？利用碎片时间学习！很多人一天要花2个小时通勤，通勤路上有很多时间看手机。于是我把一些机器学习的基础知识做成了在线的机器学习手册，只需打开微信收藏就能学习了！就好像背托福单词一样。(作者：黄海广[1])机器学习手册分为三个部分，数学基础、机器学习经典算法、统计学习方法。建议有时间的同学可以这三个部分按照顺序学习，时间少的同学，我建议直接看机器学习
原创
2020-12-29 19:20:18
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2021-08-30 11:03:26
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机器学习怎么学？当然是系统地学习了。没有时间这么办呢？利用碎片时间学习！器学习手册，...
原创
2022-12-15 20:53:47
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机器学习小抄表翻译自Chris Albon博士。Chris是一位很有热情的机器学习从业者、数据科学家，也是初创
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2022-08-11 10:14:35
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其实学习机器学习的最好方法是设计和完成小项目。Python 是一种流行且功能强大的解释型语言。与 R 不同，Python 是一种完整的语言和平台，可用于研究和开发以及开发生产系统。还有很多模块和库可供选择，提供多种方式来完成每项任务。开始使用 Python 进行机器学习的最佳方式是完成一个项目。安装并启动 Python 解释器。逐步完成一个小项目的、图。在其中你也会收获成就感，一边接下来一直做下去
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2023-06-19 10:34:54
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一、机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。大量的数据推导，得出的接近于满足数据点的一个公式（f(x) = w1x1 + w2x2^2 + w3x3^3 + ...），然后需要推测的新数据
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2023-09-21 22:07:54
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机器学习算法python实现原文地址：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/readme.md#机器学习算法python实现目录机器学习算法Python实现一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3
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2023-07-12 22:01:51
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目前机器学习红遍全球。男女老少都在学机器学习模型，分类器，神经网络和吴恩达。你也想成为一份子，但你该如何开始？在这篇文章中我们会讲Python的重要特征和它适用于机器学习的原因，介绍一些重要的机器学习包，以及其他你可以获取更详细资源的地方。为什么用Python做机器学习 Python很适合用于机器学习。首先，它很简单。如果你完全不熟悉Python但是有一些其他的编程经验（C或者其他编程语言），要上
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2024-06-08 09:10:00
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为了理解和应用机器学习技术，你需要学习 Python 或者 R。这两者都是与 C、Java、PHP 相类似的编程语言。但是，因为 Python 与 R 都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得简单一些。相对于R 只用于处理数据，使用例如机器学习、统计算法和漂亮的绘图分析数据， Pt
Python机器学习：分步教程(从此处开始)在本节中，我们将端到端完成一个小型机器学习项目。以下是我们要介绍的内容的概述：安装Python和SciPy平台。加载数据集。汇总数据集。可视化数据集。评估一些算法。做一些预测。慢慢来。完成每个步骤。1.下载，安装和启动Python SciPy如果尚未安装Python和SciPy平台，请在系统上安装它。我不想详细介绍这一点，因为其他人已经知道了。这已经非常
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2023-08-24 17:31:13
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1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python numerical
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2024-05-27 20:11:58
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机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现结果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E增加而增加，那么这样计算机程序就被称为机器学习系统。自我完善，自我增进，自我适应。为什么需要机器学习自动化的升级和维护解决那些算法过于复杂甚至根本就没有已知算法的问题在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见机
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2023-05-31 16:57:15
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样例来自斯坦福大学机器学习课程，其叙述如下：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测。简单来说就是：输入的数据只有一维，亦即房子的面积。目标的数据也只有一维，亦即房子的价格。需要做的，就是根据已知的房子的面积和价格的关系进行机器学习。下面就是具体的操作步骤。1. 获取与处理数据原始数据集的前10个样本如下表所示房子面积房子价格2104399900240036900030005
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2023-08-28 22:05:00
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1、用DecisionTreeRegressor()对波士顿房价进行预测：1、导入数据(sklearn.datasets.load_boston)2、数据拆分25%作为测试集(sklearn.model_selection.train_test_split)3、数据标准化(sklearn.preprocessing.StandardScaler)4、训练模型(sklearn.tree.Decisi
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2024-08-30 13:16:26
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