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RSS订阅原创 Python爬虫：蝉妈妈返回参数data解密
js逆向的步骤不难，主要是以下六点：打开调试模式找到目标接口以及加密参数找到加密参数所在js文件找到加密参数位置打上断点，刷新页面进行调试找到加密的算法，判断是Python改写还是Python调用js文件方式实现
2024-04-13 10:32:20
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原创 深度学习实战：用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别
今天我们用 keras 对手写数字进行了识别，具体的代码部分讲解的不多，其中涉及到 API，你可以参考下 Keras 中文手册。在这个过程里，我们只是使用了 LeNet 的网络模型，实际上 AlexNet、VGG、GoogleNet 和 ResNet 都是基于 CNN 的网络结构。在 CNN 网络中包括了卷积层、池化层和全连接层。一个基于 CNN 的深度学习网络通常是几组卷积层之后，再连接多个全连接层，最后再接 Output 全连接层，而每组的卷积层都是“卷积层 + →池化层？”的结构。
2023-10-12 09:56:40
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原创 深度学习简述
今天我们大概了解了一下深度学习。深度学习也是机器学习的一种。我们之前讲解了数据挖掘十大经典算法，还有逻辑回归、随机森林算法等，这些都是传统的机器学习算法。在日常工作中，可以满足大部分的机器学习任务。但是对于数据量更大，更开放性的问题，我们就可以采用深度学习的算法，让机器自己来找规律，而不是通过我们指定的算法来找分类规律。所以深度学习的普适性会更强一些，但也并不代表深度学习就优于机器学习。一方面深度学习需要大量的数据，另一方面深度学习的学习时间，和需要的计算资源都要大于传统的机器学习。
2023-10-11 09:42:13
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原创 数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？
今天我给你讲了一个比特币趋势预测的实战项目。通过这个项目你应该能体会到，当我们对一个数值进行预测的时候，如果考虑的是多个变量和结果之间的关系，可以采用回归分析，如果考虑单个时间维度与结果的关系，可以使用时间序列分析。根据比特币的历史数据，我们使用 ARMA 模型对比特币未来 8 个月的走势进行了预测，并对结果进行了可视化显示。你能看到 ARMA 工具还是很好用的，虽然比特币的走势受很多外在因素影响，比如政策环境。不过当我们掌握了这些历史数据，也不妨用时间序列模型来分析预测一下。。
2023-10-11 09:26:56
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原创 数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析
今天我给你讲了逻辑回归的概念和相关工具的使用，另外学习了在数据样本不平衡的情况下，如何评估模型。这里你需要了解精确率，召回率和 F1 的概念和计算方式。最后在信用卡欺诈分析的项目中，我们使用了逻辑回归工具，并对混淆矩阵进行了计算，同时在模型结果评估中，使用了精确率、召回率和 F1 值，最后得到精确率 - 召回率曲线的可视化结果。从这个项目中你能看出来，不是所有的分类都是样本平衡的情况，针对正例比例极低的情况，比如信用卡欺诈、某些疾病的识别，或者是恐怖分子的判断等，都需要采用精确率 - 召回率来进行统计。
2023-10-10 09:26:52
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原创 数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析
今天我给你讲了随机森林的概念及工具的使用，另外针对数据挖掘算法中经常采用的参数调优，也介绍了 GridSearchCV 工具这个利器。并将这两者结合起来，在信用卡违约分析这个项目中进行了使用。很多时候，我们不知道该采用哪种分类算法更适合。即便是对于一种分类算法，也有很多参数可以调优，每个参数都有一定的取值范围。我们可以把想要采用的分类器，以及这些参数的取值范围都设置到数组里，然后使用 GridSearchCV 工具进行调优。。
2023-10-10 09:26:12
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原创 数据可视化实战：如何给毛*易的歌曲做词云展示？
数据可视化实战：如何给毛*易的歌曲做词云展示？1、掌握词云分析工具，并进行可视化呈现；2、掌握 Python 爬虫，对网页的数据进行爬取；3、掌握 XPath 工具，分析提取想要的元素 。
2023-10-09 10:35:02
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原创 AdaBoost（下）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
今天我带你用 AdaBoost 回归分析对波士顿房价进行了预测。因为这是个回归分析的问题，我们直接使用 sklearn 中的 AdaBoostRegressor 即可。如果是分类，我们使用 AdaBoostClassifier。另外我们将 AdaBoost 分类器、弱分类器和决策树分类器做了对比，可以看出经过多个弱分类器组合形成的 AdaBoost 强分类器，准确率要明显高于决策树算法。所以 AdaBoost 的优势在于框架本身，它通过一种迭代机制让原本性能不强的分类器组合起来，形成一个强分类器。
2023-10-07 17:08:12
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原创 PageRank（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
PageRank 的算法原理，对简化的 PageRank 模型进行了模拟。针对简化模型中存在的等级泄露和等级沉没这两个问题，PageRank 的随机浏览模型引入了阻尼因子 d 来解决。同样，PageRank 有很广的应用领域，在许多网络结构中都有应用，比如计算一个人的微博影响力等。它也告诉我们，在社交网络中，链接的质量非常重要。。
2023-10-07 07:45:00
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原创 关联规则挖掘（下）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
Apriori 算法的核心就是理解频繁项集和关联规则。在算法运算的过程中，还要重点掌握对支持度、置信度和提升度的理解。在工具使用上，你可以使用 efficient-apriori 这个工具包，它会把每一条数据中的项（item）放到一个集合（篮子）里来处理，不考虑项（item）之间的先后顺序。在实际运用中你还需要灵活处理，比如导演如何选择演员这个案例，虽然工具的使用会很方便，但重要的还是数据挖掘前的准备过程，也就是获取某个导演的电影数据集。。
2023-10-06 11:26:12
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原创 关联规则挖掘（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
今天我给你讲了 Apriori 算法，它是在“购物篮分析”中常用的关联规则挖掘算法，在 Apriori 算法中你最主要是需要明白支持度、置信度、提升度这几个概念，以及 Apriori 迭代计算频繁项集的工作流程。Apriori 算法在实际工作中需要对数据集扫描多次，会消耗大量的计算时间，所以在 2000 年 FP-Growth 算法被提出来，它只需要扫描两次数据集即可以完成关联规则的挖掘。FP-Growth 算法最主要的贡献就是提出了 FP 树和项头表，通过 FP 树减少了频繁项集的存储以及计算时间。
2023-10-06 11:00:14
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原创 EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
今天我带你一起做了 EM 聚类的实战，具体使用的是 GMM 高斯混合模型。从整个流程中可以看出，我们需要经过数据加载、数据探索、数据可视化、特征选择、GMM 聚类和结果分析等环节。聚类和分类不一样，聚类是无监督的学习方式，也就是我们没有实际的结果可以进行比对，所以聚类的结果评估不像分类准确率一样直观，那么有没有聚类结果的评估方式呢？指标分数越高，代表聚类效果越好，也就是相同类中的差异性小，不同类之间的差异性大。
2023-10-02 13:34:08
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原创 EM聚类（上）：数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
EM 算法相当于一个框架，你可以采用不同的模型来进行聚类，比如 GMM（高斯混合模型），或者 HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。GMM 是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。而 HMM 用到了马尔可夫过程，在这个过程中，我们通过状态转移矩阵来计算状态转移的概率。HMM 在自然语言处理和语音识别领域中有广泛的应用。在 EM 这个框架中，E 步骤相当于是通过初始化的参数来估计隐含变量。M 步骤就是通过隐含变量反推来优化参数。最后通过 EM 步骤的迭代得到模型参数。。
2023-10-02 13:21:06
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数据可视化实战：如何给毛*易的歌曲做词云展示？歌词的数据集
2023-10-09
数据分析中PageRank算法使用的数据集：某个大人物的邮件中人物关系数据
2023-10-07
人工智能+数据分析的kmeans算法实践数据源：20 支亚洲球队的聚类问题
2023-10-06
Python爬虫：如何下载懂车帝的电动车数据（完整代码）
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