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Python机器学习(最新版17年,豆瓣评分8.2) 评分:

Sebastian Raschka是密歇根州立大学的博士生,他在计算生物学领域提出了几种新的计算方法,还被科技博客Analytics Vidhya评为GitHub上具影响力的数据科学家。他有一整年都使用Python进行编程的经验,同时还多次参加数据科学应用与机器学习领域的研讨会。正是因为Sebastian 在数据科学、机器学习以及Python等领域拥有丰富的演讲和写作经验,他才有动力完成此书的撰写,目的是帮助那些不具备机器学习背景的人设计出由数据驱动的解决方案。 他还积极参与到开源项目中,由他开发完成的计算方法已经被成功应用到了机器学习竞赛(如Kaggle等)中。在业余时间,他沉醉于构建体育
2018-05-14 上传大小:22.81MB
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豆瓣5万条影评数据集

本宝宝采集的豆瓣5万条影评原始数据集,希望大家积极下载,尊重宝宝的劳动成果,后期有时间我还为大家提供数据集哈。 机器学习,nlp,深度学习的宝宝赶快看过来,看过来哈。 数据集格式: title##star##comment 电影名称##评论星级(1-5星)##评论内容

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python爬取豆瓣每个账户对电影的评分和影评,绘制评分饼图和影评词云图

(1)打开豆瓣一部电影评论区,根据html结构捕获三个信息: 一,每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星; 二,每个账号的评论留言; 三,跳转到下个评论页面的http链接 (2)获取所有的信息后对信息进行处理: 一,计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级 二、将所有的评论内容放在一起,处理评论中的空格和其他不规范形式 (3)用matplotlib绘制评分等级占比的饼图,用jieba进行分词处理,用wordcl

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python爬取豆瓣电影Top250

Python3爬虫入门,爬取豆瓣电影Top250的排名、中文名称、豆瓣评分、时间、地区等内容,需要用到requests、bs4

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python爬取豆瓣电影top250

python爬取豆瓣电影top250,调用了beautifulsoup re正则表达式

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流畅的Python中英带书签.rar

流畅的Python,豆瓣评分9.3,成为Python大神的必看之书!

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爬取豆瓣热门电影信息及评分

轻量级的网页爬取,对著名网站豆瓣进行初试;对python进阶以及爬虫入门有着教学性作用,对python3中requests,re等模块进行尝试

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基于python豆瓣自定义电影抓取

1.可以选择电影种类,排序方式,TOP个数,等自定义 2.加载热评,长评 3.接口丰富,之后可以自行改造,附上源程序,有python环境的自己打开就行 4.请让exe文件和phantomjs.exe在同一文件夹下运行,允许其运行

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豆瓣电影名称类别评分时长评论年份爬取主函数

豆瓣电影名称类别评分时长评论年份爬取主函数

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豆瓣电影数据集12万+用户影评40万+爬虫程序(可做推荐系统)

豆瓣电影数据集12万+用户影评40万+爬虫程序(两个csv,一个db数据库) 最近在学习爬虫,辛辛苦苦爬了几天,分享给大家。。可以用来做推荐系统 觉得好的朋友帮忙评论下打个5星~

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精益数据分析

互联网创业指南,产品经理、数据分析师必修功课。豆瓣评分8.2高分优秀图书,70MB高清PDF。

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豆瓣电影短评数据集

数据存储使用的是SQlite数据库。使用起来应该比较方便。要浏览的话下个可视化软件就行,我用的是SQLiteStudio。 自己爬的豆瓣电影短评。目前豆瓣似乎对一部电影下能够显示的短评数量做了限制,不登录的话只能爬取少量的短评。 每条短评都有1~5星的用户评分。因为爬取是为了做情感分析,所以我只爬了1~2星和4~5星的评论。总计1~2星评论177714条,4~5星评论224229条。每条评论都注明了所属的电影ID,评论者,评分和评论时间。

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Python编程:从入门到实践

Python编程:从入门到实践,豆瓣评分9.1分,python入门教程最好的书籍之一,浅显易懂,快速上手!

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elements of statistical learning(统计学习基础)高清版

elements of statistical learning是非常不错的机器学习入门书籍,豆瓣评分高达9.4分,非常值得一看

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第八课:机器学习模型用于评分卡模型-GBDT

梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)算法是近年来被提及比较多的一个算法,这主要得益于其算法的性能,以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现,有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发,比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM

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2018年豆瓣最新华语电影数据

通过爬虫获取的豆瓣最新华语电影数据,字段包括电影名称、上映年份、制片地区、语言、导演、类型、主演、上映日期、片长、评分、参会评分人数等。具体数据类型可参见我的博文:https://blog.csdn.net/weixin_43004311/article/details/82962159。数据截止日期为2018年9月。

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Python机器学习——预测分析核心算法

从数据中提取有助于决策的信息正在改变着现代商业的组织,同时也对软件开发人员产生了直接的影响。一方面是对新的软件开发技能的需求,市场分析师预计到2018年对具有高级统计和机器学习技术的人才需求缺口将达140000~190000人。这对具有上述技能的人员来说意味着丰厚的薪水和可供选择的多种有趣的项目。另一方面对开发人员的影响就是逐步出现了统计和机器学习相关的核心工具,这减轻了开发人员的负担。当他们尝试新的算法时,不需要重复发明“轮子”。在所有通用计算机语言中,Python的开发人员已经站在了最前沿,他们已开发了当前最先进的机器学习工具包,但从拥有这些工具包到如何有效地使用它们仍然存在一定的距离。

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电影评分数据集

包括用户对电影的评分数据集以及用户的信任度。信任关系是直接联系的

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Python编程:从入门到实践含源码

Python编程:从入门到实践含源码 Python编程:从入门到实践.pdf 《Python编程》源代码文件 豆瓣评分9.1

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Oracle Database 9i10g11g编程艺术;深入数据库体系结构(第2版)

大师力作,豆瓣评分9.2,完整版PDF,目录结构清晰!Thomas Kyte力作,最新版。

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豆瓣图书数据

豆瓣评分数据,包含用户 图书 评分 评论等

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