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  1. Python入门网络爬虫之精华版

  2. Python入门网络爬虫之精华版 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储 另外，比较常用的爬虫框架Scrapy，这里最后也详细介绍一下。 首先列举一下本人总结的相关文章，这些覆盖了入门网络爬虫需要的基本概念和技巧：宁哥的小站-网络爬虫 当我们在浏览器中输入一个url后回车，后台会发生什么？比如说你输入http://www.lining0806.com/，你就会看到宁哥的小站首页。 简单来说这段过程发生了以下四个步骤： 查找域名对应的IP地址。 向IP对应的服务器发送请求

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-11-04
    • 文件大小：5120
    • 提供者：q6115759

  1. pmtk3：MatlabOctave的概率建模工具包-源码

  2. 注意：自2019年起，不再支持PMTK-使用后果自负。 我的书的新版本（正在开发中）现在使用提供的Python代码。 PMTK是由Matt Dunham，Kevin Murphy和编写的Matlab / Octave函数的集合。 该工具包的主要目的是与Kevin Murphy的教科书《一起使用，但也可以独立于本书使用。 目标是提供一个统一的概念和软件框架，其中包括机器学习，图形模型和贝叶斯统计信息（因此带有徽标）。 （也支持来自经常性统计数据的某些方法，例如交叉验证。）自2011年12月以来，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：weixin_42160645

  1. marvin：网络应用程序，它使用机器学习和自然语言处理的概念，以高效，自动的方式自动生成主观或客观测试并评估用户的响应，而无需任何人工干预-源码

  2. MARVIN-智能考试系统 进行考试和答题纸评估是评估学术成就，思想整合和回忆能力的繁忙测试工具，但是要人工生成问题和评估响应是昂贵，费时和费时的。 手动评估答题纸会占用大量教师的宝贵时间，因此是一个昂贵的过程。 同样，与纸张泄漏有关的不同安全问题也是需要克服的其他挑战之一。 该项目旨在使用机器学习，自然语言工具包（NLTK），python环境，flask框架和网络技术构建自动考试系统，以提供一种廉价的替代当前考试系统的方法。 我们实现了一个模型，可自动生成带有相应答案的问题并评估用户的回答。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42131618

  1. universitas.no：使用Django构建的在线报纸-源码

  2. universitas.no 报纸和自定义CMS的源代码。 单页应用程序报纸和带有其余api的用于文本和照片的自定义CMS，将打印布局工作流程与Web发布集成在一起。 后端堆栈 Python Web框架 用于构建Web API的工具包 软件容器平台 Python应用程序服务器 HTTP和反向代理服务器 数据库服务器 计算机视觉和机器学习软件库 分布式任务队列 内存中的数据结构存储，用作缓存 消息代理 功能齐全的Python测试工具 前端堆栈 Javascr ipt库用于构建用户界面 J

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42151036

  1. 带有Python的数据科学项目：使用Python，Pandas和Scikit-Learn的成功数据科学项目的案例研究方法-源码

  2. 使用Python进行数据科学项目 旨在为您提供有关中行业标准数据分析和机器学习工具的实用指南，并提供实际数据。 本课程将帮助您了解如何使用pandas和Matplotlib来严格检查具有摘要统计信息和图形的数据集，并提取要寻求的见解。 使用scikit-learn包，您将在学习如何准备数据并将其提供给机器学习算法（例如正则化逻辑回归和随机森林）的过程中继续建立自己的知识。 您将发现如何调整算法，以对新的和看不见的数据提供最佳预测。 在后面的章节中，您将能够了解这些算法的工作原理和输出结果，不仅可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42120275

  1. yellowbrick：可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择-源码

  2. 黄砖 可视化分析和诊断工具，有助于机器学习模型的选择。 什么是黄砖？ Yellowbrick是一套称为“ Visualizers”的视觉诊断工具，可扩展scikit-learn API以允许人工操纵模型选择过程。 简而言之，Yellowbrick按照scikit-learn文档的最佳传统将scikit-learn与matplotlib结合在一起，但可以为您的机器学习工作流程提供可视化效果！ 有关Yellowbrick API的完整文档，可用可视化工具的库，提供者的指南，教程和教学资源，常见

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42102634

  1. 带有Python的机器学习工具包：使用Python的机器学习工具包-源码

  2. 带有Python的机器学习工具包 实用的Python机器学习工具包 评估回归模型的性能（MAE与MSE） 通常，MSE或RMSE不仅用作回归模型的损失函数，而且还用于评估这种模型的性能。 但是，有些人声称MSE不是衡量平均模型性能的合适方法。 “我们的发现表明，MAE是更自然的平均误差度量，并且（与RMSE不同）是明确的”（Willmott和Matsuura 2005） “相反，评估模型性能通常需要结合指标，包括但不限于RMSE和MAE，”（Chai和Draxler，2014年）-相关论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42150360