分类: 术→技巧

机器学习可解释性工具:SHAP

机器学习在很多领域取得了重要的进步,也帮助人减少了不少体力劳动。要训练一个机器学习模型,以及将模型应用在实际场景中,最重要的是数据的收集以及处理。那么,如何使用模型指导数据收集就成了一个重要的问题,…

热门Python Web 框架的盘点

在学习Python过程中,如果学习Web开发,一般会涉及到Web框架,特别是对于新手,除了主流的Django和Flask,一般不会了解还有哪些框架更能适合自己。今天主要从Github的Star数量进行统计,将热门的开源Python Web框架…

Scikit-Learn的模型评估指标

在scikit-learn中,要对一个拟合好的模型进行评估,有三种方法: 使用各种estimator自带的score方法。一般来说,分类器的默认评估指标是正确率(accuracy),回归器的是拟合优度(R方)。 使用模型评估工具…

爬虫技术之动态代理IP

随着互联网的发展,网站的反爬虫技术也在不断提升。其中最常见的一种手段就是对IP地址进行封禁,防止爬虫程序访问网站。为了避免这种情况的发生,爬虫程序需要使用动态IP代理来隐藏自己的真实IP地址。本文将介绍Pyt…

术→技巧, 研发 ·

User-Agent反爬虫和绕过方法

用户代理User-Agent 客户端向服务器请求一张页面时,可以额外附上一些自己的信息(如使用什么操作系统、什么浏览器),以便让服务器提供更好的服务(如根据不同设备返回不同的页面)。额外附上的信息叫请求头(HTT…

术→技巧, 研发 ·

Python Web应用的线上部署

想要将Python Web应用部署到线上,目前主流的方案是在Gunicorn/uWSGI前面再加一层Nginx,其中Nginx的主要作用是: 做负载均衡,便于后期服务器的水平扩展,可轻松将应用部署到多台服务器或多个进程中。 缓…

Python爬虫框架Scrapy简介

Scrapy 是一个 Python 爬虫框架,用于快速、高效地抓取网页数据。它通过异步方式处理 HTTP 请求和响应,支持多线程和分布式部署,可以方便地从互联网上获取大量的结构化数据。 使用Python来做抓取程序非常的方便…

数据, 术→技巧, 研发 ·

GitHub非开发人员使用教程

在工作中,有时需要用到Git。对于很多开发而言,Git的使用可能非常的简单,而对于数据分析的小伙伴,可能有由于先前没有接触过,可能不太了解。今天要介绍的是Github的使用,对于很多公司内部使用自己部署的Gitlab…

术→技巧, 研发 ·

Scikit-Learn学习之交叉验证

在机器学习中,常见有的交叉验证方法有留出法(Holdout cross validation)和k 折交叉验证(k-fold cross validation)等,除此之外还有留一法(Leave-One-Out,LOO)、留P法(Leave-P-Out,LPO)等,抽时间做了一…

Statsmodels 统计包之OLS回归

Statsmodels和Scikit-learn是两个不同的Python库,它们都提供了用于线性回归的工具。Statsmodels中支持的线性回归模型列表: OLS回归:OLS代表“普通最小二乘回归”,它是一种最常见且最简单的线性回归模型。 …