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RSS订阅原创 爬取豆瓣电影TOP250存入Excel中（课堂学习）
mv_name = soup_mv.find_all('span', attrs={'property': 'v:itemreviewed'}) # 电影名。columns=['电影排名', '电影名', '上映时间', '导演', '主演', '电影类型', '电影评分', '评价人数',mv_evaluation_num = soup_mv.select('a.rating_people') # 评价人数。string = '/'.join(list_mv_star) # 重新定义格式。
2024-05-22 16:07:26
649
原创 KNN和SVM对于电影受欢迎人群的预测
df['电影类型'] = genre_encoder.fit_transform(df['电影类型'])print("交叉验证精确度：", precision_scores.mean())print("交叉验证准确率：", accuracy_scores.mean())print("交叉验证召回率：", recall_scores.mean())print("交叉验证F1分数：", f1_scores.mean())print("平均准确率:", scores.mean())
2024-05-22 15:40:53
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原创 一些本人对于人工智能的想法
然而，其发展也伴随着伦理和安全的挑战。综上所述，确保深度学习和大数据分析的安全需要采取多层次、综合性的措施，从数据加密、访问控制、安全审计和监控、模型安全、数据清洗和验证、合规性和隐私保护以及持续更新和升级等方面入手，以确保数据的完整性和隐私性得到有效保护。：遵守相关的数据保护和隐私法规，确保在深度学习和大数据分析过程中不侵犯用户的隐私权。在提高数据安全性的这些措施中，每一项都有其重要性，但有几项措施在当今的威胁环境中显得尤为关键。：在大数据分析之前，对数据进行清洗和验证，确保数据的准确性和一致性。
2024-05-22 15:31:20
717
1
空空如也
空空如也
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