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RSS订阅原创 机器学习算法学习实践总结
以一个客户流失预测项目为例，AI会提示先进行数据清洗，处理缺失值和异常值，再根据数据特点选择合适的分类模型，如逻辑回归、决策树等，并对模型评估指标的选择给出建议。随机森林是基于决策树的集成学习算法，通过构建多个决策树并综合其结果进行预测，有效降低了过拟合风险，提高了模型的稳定性和泛化能力，在数据竞赛等场景中表现出色。我将把上述学习实践总结形成思维导图，以更直观的方式呈现机器学习算法学习路径和AI辅助要点，发布在我的技术博客上，方便后续回顾和与同行交流。在机器学习领域，算法的学习与实践是核心任务。
2025-05-14 11:39:47
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原创 测试2025/04/23
以下是一个简单的使用Python的 requests 和 BeautifulSoup 库来爬取豆瓣电影Top250页面信息的爬虫代码，这个爬虫会获取每部电影的名称、评分等信息，并将其保存到一个文本文件中。file.write(f"电影名称: {movie['电影名称']}, 评分: {movie['评分']}\n")232、谍影重重2(2004)8.7233、爱乐之城(2016)8.4。235、阿飞正传(1990)8.5236、谍影重重(2002)8.6。92、被嫌弃的松子的一生(2006)8.992、
2025-04-23 11:35:46
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原创 好友数据分析20250407
tkinter：创建主窗口，在窗口上添加各种组件（如按钮、文本框、标签等），设置组件的属性（如位置、大小、文本内容等），通过绑定事件函数（如按钮点击事件），实现用户与程序的交互，使界面操作能触发对应的功能。- 好友信息获取与保存：利用itchat库的相关函数获取微信好友信息，包括基本信息（昵称、性别、省份、城市等）、签名等，然后使用Python文件操作将这些信息以JSON格式保存到本地文件，方便后续读取和处理。- 在数据获取、处理、可视化以及界面开发等环节，运用了Python的多个第三方库。
2025-04-07 16:47:39
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原创 作业20250317
对四大名著文本进行自然语言处理，包括分词、词频统计、词性分类、数据可视化（饼状图、柱状图、关系图、词云）、建立自定义词典、统计人名并保存等功能。jieba.add_word() 和 jieba.load_userdict() 用于添加和加载自定义词典。以《红楼梦》《西游记》《水浒传》《三国演义》的文本文件作为测试数据。先读取文本，然后依次进行分词、统计等处理，最后可视化展示结果。os 库：用于文件读取和保存操作，如 open() 函数。nltk.pos_tag() 进行词性标注。
2025-03-17 17:46:57
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空空如也
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