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Python數(shù)據(jù)分析（6）K近鄰算法分類模型前言 蛋肥使用丁香花數(shù)據(jù)集，練習K近鄰算法分類模型以及K近鄰算法回歸模型。 準備 時間：2021/09/13系統(tǒng)環(huán)境：Windows 10所用工...
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Python數(shù)據(jù)分析（5）樸素貝葉斯模型前言 蛋肥使用乳腺癌數(shù)據(jù)集，練習樸素貝葉斯模型，根據(jù)特征數(shù)據(jù)對腫瘤的良性、惡性進行預測。 準備 時間：2021/08/09系統(tǒng)環(huán)境：Window...
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Python數(shù)據(jù)分析（4）決策樹模型前言 蛋肥使用員工離職數(shù)據(jù)集（包含14999個樣本以及10個特征），通過現(xiàn)有員工是否離職的數(shù)據(jù)，建立決策樹模型預測有可能離職的員工，最后嘗試對模...
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Python數(shù)據(jù)分析（3）邏輯回歸模型前言 蛋肥計劃搭建基礎的邏輯回歸模型。 準備 時間：2021/06/30系統(tǒng)環(huán)境：Windows 10所用工具：Jupyter Notebook...
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Python數(shù)據(jù)分析（2）線性回歸模型前言 蛋肥今天開始練習線性回歸模型，包括一元線性回歸、多元線性回歸、線性回歸模型評估。 準備 時間：2021/06/29系統(tǒng)環(huán)境：Windows...
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Python數(shù)據(jù)分析（1）股票K線圖繪制前言 闊別多日，終于有時間重新來學習python，這次學習的是數(shù)據(jù)分析，蛋肥打算先通過一個股票K線圖的繪制，回憶一些相關知識點。 準備 時間：2...
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Python爬蟲實戰(zhàn)（6）單線程、多線程、多進程、多協(xié)程對比前言 蛋肥學習了如何提升爬蟲速度，打算分別嘗試單線程爬蟲、多線程爬蟲、多進程爬蟲、多協(xié)程爬蟲來進行數(shù)據(jù)抓取，并對比其實際抓取速度。 準備 爬取時...
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Python爬蟲實戰(zhàn)（5）Scrapy框架的運用前言 蛋肥學習了Scrapy框架，打算實踐一下，利用Scrapy來爬取一下最美應用推薦APP的數(shù)據(jù)，并儲存到MySQL數(shù)據(jù)庫中。 準備 爬取時間...
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Python爬蟲實戰(zhàn)（4）Fiddler+模擬器完成APP數(shù)據(jù)爬取前言 蛋肥這次想嘗試一下爬取APP的數(shù)據(jù)，作為一個萬年潛水的老Jr，這次選擇虎撲APP論美區(qū)照片作為爬取目標，純屬出于學術研究，沒有其他目的（嘿...