《流浪地球》电影评论的爬取和分析
本文在猫眼电影上爬取了《流浪地球》的上万评论,并对其评论进行分析 爬虫-爬取数据找到评论网页地址先打开猫眼官网找到《流浪地球》的介绍页面：https://maoyan.com/films/248906 打开开发者工具 转换成手机浏览(因为网页版的评论数据只显示部分短评)点击红色箭头指向的位置，然后按F12键刷新，这时候我们就可以看到所有评论了获取评论请求地址在点击打开“查看全部533685条讨论
Machine-Learning-笔记 -Bagging&Boosting
本文介绍Bagging和Boosting的概念以及运用它们的集成学习算法Adaboost。 Bagging & BoostingBagging和Boosting都是将多个弱分类器集成起来形成一个强分类器，俗话说三个臭皮匠顶个诸葛亮。首先介绍Bagging BaggingBagging(bootstrap aggregating) ,采用一种有放回的抽样方式，每轮从原始样本集中使用Boots
Machine Learning-笔记 -决策树
决策树本文介绍的是决策树算法原理 决策树是一种基本的回归与分类算法，是一种模仿人类做决定的思维方式构建的算法，在分类问题中，是基于特征对实例进行分类的过程，决策树本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则。 例如下面这个例子。对下班时间、约会情况、提交截止时间这些条件进行判断，从而决定是否要进行在线课程测试。我们模拟一下今天晚上要不要上课决定的过程。这可能取决于下班时间，如果18：30之前就下班了，
熟读《影响力》,把销售小哥看得更透
深谙心理学的销售人员可以说是一种很恐怖的存在，房产中介销售商可以利用稀缺性，让本来犹豫不决的你，立马支付了定金。他可能会编造出一个假想的客户，告诉你说，等会我还有一个客户，他很喜欢这套房子，您要是犹豫不决的话，我不敢保证下午这套房子还没卖出去哦。汽车销售员可以利用对比心理让你额外买了一套车险，因为在相比刚刚支付的车的价格，后面随之销售的车险的价格就显得有点微不足道了，这时候的成功率就会更高。
Machine Learning-笔记 -SVM
本文介绍的是SVM算法原理(NG的ML课程笔记) 适应人群：想了解SVM原理的 为了好好理解SVM算法的原理，我们先从逻辑回归开始。 逻辑函数的假设函数(Hypothesis)如下图：下面将用Z代替等号右边 $$Z=Θ^TX $$ 逻辑回归用来做什么很显然逻辑回归用来分类，如果有一个y=1的样本，我们希望h(x)趋近1，因为我们想正确地将此样本分类，这就意味着当h(x) 趋近于
做计划，不是一份愿望清单...
做计划，不是一份愿望清单…… 2018年最后一天了，你的愿望是不是改一改时间2019还能继续用，为什么新年愿望总实现不了？就真的只是愿望放在那儿一年又一年。当看到别人纤细苗条的身材，穿漂亮的衣服，而自己眼看漂亮的裙子不合身，急了眼，于是在愿望清单上加上一条，减肥瘦身，每天去健身房。事后坚持一个星期都坚持不下来。对于自己定下来的看书计划，一个星期看一本书，晚上捧着书就开始呼呼大睡。一个月过去了才看到
Machine Learning-实战 电信行业智能套餐个性化匹配
本文是关于BDCI 2018-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型大赛 TOP1开源代码的实现 运行环境 windows python3.6 pandas sklearn xgboost 赛事说明 赛事链接面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型 可以参看链接，里面有详细的训练集数据说明，里面包含了如下信息：数据说明作品要求评分方式 解决方案我复现了top1的解决方案，以下是top1
你对一万小时定律有什么误解?
认识刻意练习 有没有那么一本书里的内容让你觉得相见恨晚？《刻意练习》是我觉得相见恨晚的一本书，里面的学习方法对我的触动很大。 我们都听过一万小时定律，意思是说要成为一个领域的专家，需要一万个小时，这被很多人误解我只要花够一万个小时在某个领域，我就可以成为那个领域的专家。其实这种为了完成任务式的一万个小时根本没有用。我想格拉德威尔先生在《异类》一书中提出一万小时定律的本意并不是为了强调那一