爬虫爬虫：就是抓取网页数据的程序。搜索引擎： 百度，谷歌反爬虫和反反爬虫。只要人能看到的，爬虫都可以获取， 反爬虫一定是爬虫胜利。网络请求与响应网络协议HTTP ： 超文本标记语言HTTP协议（Protocol） 是一种发布和接收 HTML页面的方法。HTTPS（Hypertext Transfer Protocol over Secure Socket Layer）简单讲是HTTP的
## Python泰坦尼克数据获取与分析
泰坦尼克号沈船事件是历史上最著名的海难之一，而与之相关的数据集则成为了数据科学和机器学习领域中的经典案例之一。通过分析这个数据集，我们不仅可以了解影响乘客生存概率的因素，还可以提升我们的数据处理和可视化能力。本文将介绍如何获取泰坦尼克号的数据，并通过Python进行分析和可视化。
### 一、获取泰坦尼克号数据集
泰坦尼克号数据集可以从多个渠道获取，
截止本周五，纳斯达克指数连续下跌三周。从三个维度技术分析，该指数后期可能会慢慢企稳。维度一：波浪形态自本轮高点以来，指数呈现一个比较经典的三波下跌形态。目前大概率是走在最后一波的C浪下跌中。维度二：箱体区间波动目前指数已经跌回自7月份开始的震荡箱体。基于市场交易成本和情绪预期，回落该箱体表明市场已经消化了当时较为乐观的前瞻。同时不排除后期会触及箱体下沿，带来短暂的压力。维度三：随机波动在日K级别，
R34：Security Market IndexesⅠ、Index Definitions and Construction：指数的定义和构建指数定义：
证券市场指数代表给定的证券市场、细分市场或资产类别。
1、价格回报指数仅反映指数内成分证券的价格
2、总回报指数不仅反映了成分证券的价格，还反映了自成立以来所有收入的再投资。（例如股利分红，债券的付息）View Code市场指数的用途：
纳指ETF，这是最深得我心的指数基金。场内T+0交易，可以长线定投、中长线持有、波段套利、日内套利，除了沪深300ETF之外，它是我定义的第二只万能指数基金。回顾下纳指ETF往期的精彩文章：三问三答，谈一只伟大的指数基金下面从三方面，带大家了解纳指ETF的前世今生。1、了解下它的场内和场外相关指数基金纳指ETF，跟踪的是纳斯达克100指数，场内较好的指数基金有：513100，159941，1611
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2023-10-16 21:46:59
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纳斯达克(Nasdaq)是全美证券商协会自动报价系统（National Association of Securities Dealers Automated Quotations）英文缩写，但目前已成为纳斯达克股票市场的代名词。信息和服务业的兴起催生了纳斯达克。纳斯达克始建于1971年，是一个完全采用电子交易、为新
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精选
2008-03-10 08:23:10
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# Python 马赛克数据增强实操指南
在数据科学与机器学习中，数据增强是一种常见且有效的手段，以帮助提高模型的性能。马赛克数据增强是一种将图片块进行随机切换的方法，极大提升了数据的多样性。本文将详细介绍如何用Python实现马赛克数据增强，整个流程分为几个步骤，我们将用表格展示这些步骤。
## 整体流程
| 步骤 | 描述
# 用Python分析泰坦尼克号数据
泰坦尼克号是历史上最著名的沉船事故之一，基于这个事件的数据集为数据科学家提供了丰富的分析素材。本文将通过Python对泰坦尼克号数据集进行基本的分析，并展示如何使用各种可视化手段。
## 数据获取与处理
首先，我们需要获取泰坦尼克号的数据集。常用的来源是Kaggle网站上的泰坦尼克号生存者数据集。数据主要包含乘客的年龄、性别、船票价等信息。我们将使用`p
介绍：通过逻辑回归算法，解决kaggle网站上的泰坦尼克生存情况预测问题，准确率在80%左右。一、提出问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？二、理解数据2.1 数据来源数据来自kaggle，为方便大家联习，已经上传至百度云，点击下载就即可。提取码：g4742.2 导入数据#忽略警告提示import warningswarnings.filterwarnings('ignore')#导入数据imp
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2023-11-03 22:25:46
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# 法那克数据采集 Python API
## 什么是法那克数据采集？
法那克数据采集是一种用于获取和分析网页数据的工具。它提供了一个简单易用的 Python API，使用户能够轻松地编写脚本来提取数据，并将其保存到本地或进行进一步处理。
## 安装法那克数据采集 API
要使用法那克数据采集 API，首先需要安装相关的 Python 包。在命令行中运行以下命令来安装：
```shell
原创
2023-10-21 09:24:15
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题目简析上一篇用了贝叶斯分类器，这次用决策树和随机森林试一试，不过最终的得分没有贝叶斯分类器高，好吧，说实话，感觉再用几个不同的机器学习方法应该结果也差不多，现在主要是试水，先搞懂基础的算法，然后再通过数据的处理与分析去优化结果。决策树我个人认为，决策树应该是比较好理解的机器学习算法了。其中心思想就是ifelse，存在很多个条件的时候，如果第一个条件是A，第二个条件是B…………就选择方案C。是一个
# Python泰坦尼克数据下载与分析
泰坦尼克号沉船事件是历史上最著名的海难之一，这起事件不仅吸引了大量的研究者关注，也成为了数据科学领域中经典的数据分析和机器学习案例。借助Python，尤其是常用的数据分析库，如Pandas和Matplotlib，我们可以轻松地下载并分析泰坦尼克号的数据集。
## 数据下载
在开始分析之前，我们需要获取泰坦尼克号的数据集。通常，这些数据集可以在Kaggl
决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。 我们利用 sklearn 工具中的决策树分类器解决一个实际的问题：泰坦尼克号乘客的生存预测。问题描述 泰坦尼克海难是著名的十大灾难之一，究竟多少人遇难，各方统计的结果不一。项目全部内容可以到我的github下载：https://gi
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2024-02-02 07:06:18
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# 使用 Python 爬取纳斯达克指数
在本文中，我们将学习如何使用 Python 爬取纳斯达克指数数据。整个过程分为几个步骤，并根据每一步的要求编写代码。以下是整体流程的表格和流程描述。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|----------|-------------------------------|
| 1
然后，我们定义了常量 `LOGIC_MASK_COLOR` 和 `LOGIC_MASK_VALUE` 分别表示花色掩码和数值掩码。`GetCardColor` 函数通过按位
原创
2024-05-30 00:37:54
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1.提出问题什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活？2.理解数据2.1 采集数据从Kaggle泰坦尼克号项目页面下载数据：Titanic: Machine Learning from Disaster2.2 导入数据 #导入处理数据包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#训练数据
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2023-12-13 22:47:21
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# 泰坦尼克数据集 Python 分析指南
本文将指导你如何使用 Python 对泰坦尼克号乘客数据集进行分析。我们会逐步展示整个流程，并提供必要的代码及注释，帮助你更好地理解每一步。
## 流程步骤
以下是进行泰坦尼克数据集分析的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ------------ | ---------
目录Titanic泰坦尼克数据集入门简介准备工作数据加载与探索数据清洗与处理特征工程与建模结果评估与优化总结Titanic泰坦尼克数据集入门1. 导入数据2. 数据清洗3. 数据分析和可视化4. 预测生还率Titanic泰坦尼克数据集入门简介泰坦尼克号是一艘英国豪华轮船，于1912年4月15日在首次航行时沉没。这场海难造成了非常多的生命损失，同时也引起了全球范围的轰动。Titanic数据集是一个广
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2024-06-23 11:05:02
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本系列是针对《机器学习实战》蜥蜴书第二版自己的总结，结合吴恩达的ML课部分理论内容。这里拿泰坦尼克这个经典例子来说明对于机器学习算法的数据清洗技术。观察数据首先从kaggle下载数据得到 train.csv 和 test.csv加载数据train_data = pd.read_csv('drive/Colab Notebooks/ml/datasets/titanic/train.csv')
te
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2024-06-30 16:26:38
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这是最终得到的效果，如果你的图片集不同，或者参数设置不同，效果也会有差别。进群：548377875即可获取数十套pdf哦！源码就不分享给大家了！1，收集图片素材要做出上述的效果来，首先就需要大量的图片，图片少了，效果肯定不好，容易重复，需要的像素值找不到相近的等等弊端。人工收集图片的话肯定是非常慢的，如果要手工下载图片，那至少要找图片找很多天了。这个时候一般有两个解决途径：爬取图片用网络爬虫从别的
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2023-10-24 08:43:56
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