發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：北京
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網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)：requests.post抓取__doPostBack生成的網(wǎng)頁(yè)
1、問(wèn)題分析 在抓取某個(gè)網(wǎng)站頁(yè)面的表單時(shí)，進(jìn)入初始網(wǎng)頁(yè)后，問(wèn)題出在爬取初始頁(yè)面以外的其他頁(yè)面，其他頁(yè)面的鏈接不是常規(guī)的URL網(wǎng)址，而是如下形式的鏈接： 1 2 3 4 5 6...
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時(shí)間序列分類：LSTM模型之處理變序列長(zhǎng)度輸入
摘自：https://datascience.stackexchange.com/questions/48796/how-to-feed-lstm-with-differen...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸算法原理及兩種實(shí)現(xiàn)方法線性回歸（Linear Regression）是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。 1、問(wèn)題描述 回歸分析中，只包括一個(gè)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法：特征選擇神器FeatureSelector轉(zhuǎn)載自：https://www.itcodemonkey.com/article/5560.html 來(lái)自：優(yōu)達(dá)學(xué)城Udacity（微信號(hào)：youdaxue），作者：Will...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法：特征工程通常說(shuō)“數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而算法只是逼近這個(gè)上限?！边@里所說(shuō)的數(shù)據(jù)指的就是特征工程得到的數(shù)據(jù)。Andrew Ng說(shuō)過(guò)：“創(chuàng)造新的特征是一件十分困難的事情，需要豐富的專...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法：模型選擇與模型評(píng)估
機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是使學(xué)到的模型不僅對(duì)已知數(shù)據(jù)，而且對(duì)未知數(shù)據(jù)都能有很好的預(yù)測(cè)能力。當(dāng)損失函數(shù)給定時(shí)，基于損失函數(shù)的模型訓(xùn)練誤差（training error）和模型測(cè)試誤差（t...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法：k近鄰（kNN）算法k近鄰算法（k-nearest neighbor, kNN）是一種基本分類方法。k近鄰算法的輸入為實(shí)例的特征向量，對(duì)應(yīng)于特征空間的點(diǎn)；輸出為實(shí)例的類別，可以取多類。分類時(shí)，對(duì)...
