python抓取微博数据中心_资源

-7、json解析：https://jsoneditoronline.org/

-2、数据中心(很多数据报告)：http://www.199it.com/

-1、人人都是产品经理：http://www.woshipm.com/

张小龙关于微信的产品原则和价值观的演讲，以及梁宁产品思维30讲。

0、行业报告：http://data.eastmoney.com/report/hyyb.html#dHA9MCZjZz0wJmR0PTImaHk9NDQ3JnBhZ2U9MQ==

https://www.douban.com/note/624021422/

数据分析报告样例：【宠物人群洞察报告】：http://mi.talkingdata.com/report-detail.html?id=841

1、数据挖掘十大算法：https://www.cnblogs.com/en-heng/p/6124526.html

2、微博用户影响力计算论文：http://www.doc88.com/p-1045862657384.html

2.5、互联网事件热度计算：http://www.woshipm.com/ai/1201989.html

http://www.mahaixiang.cn/seoyjy/366.html

2.6、互联网博文热度计算之二： ——2018/11/7 还没来得及看，之后补

http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2008/12/22/ju690_sr.html

3、微信指数：https://www.zhihu.com/question/27400181

4、数据分布不均的问题(舆论数据很明显)：http://ai.51cto.com/art/201703/535736.htm

5、数据官的博客：https://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/

6、阮一峰的博客：http://www.ruanyifeng.com/home.html

阮一峰博客里讲热度(排名)算法的文章：http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/02/ranking_algorithm_hacker_news.html

6.5、colah的博客：http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/   (这篇文章讲的信息论里的一些概念)

6.6、信息熵、信息增益、信息增益率等：https://blog.youkuaiyun.com/roguesir/article/details/76619919

7、Reddit热度排名算法原理：https://www.oschina.net/translate/how-reddit-ranking-algorithms-work?print

8、《如何不按照平均分排序》/ 信心排序(信心排序-将投票数目看作是大家通过表决形成的统计抽样计票(就像民意调查那样))——【put up some problems which have confused me for a long time....】：

http://www.evanmiller.org/how-not-to-sort-by-average-rating.html

【实现】https://www.jianshu.com/p/4d2b45918958

分母过小的问题——环境口碑/稳定维稳事件占比有同样的问题

wilson评分区间

补充(含五星级评分的情况)：https://www.jianshu.com/p/4d2b45918958

9、污染aqi数据获取的问题：https://www.zhihu.com/question/20939327?sort=created

https://www.gracecode.com/aqi.html

http://aqi.cga.harvard.edu/china/about/

http://beijingair.sinaapp.com/

https://www.degruyter.com/view/j/bejeap.2012.12.issue-3/1935-1682.3227/1935-1682.3227.xml

10、researchgate注册：https://www.researchgate.net/

用yusheng.liu@2861.wiki注册的

注册失败，说我不是scientific researcher...好吧，

但依然可以查资料，网址：

https://www.researchgate.net/search

11、kaggle/ML/DL/NLP等学习论坛：http://www.apachecn.org/

sklearn官方文档中文版：http://sklearn.apachecn.org/#/

12、Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow CHAP6/7的中文翻译：https://blog.youkuaiyun.com/qinhanmin2010/article/details/68499196

13、工程中常用模型 ensemble_methods：https://blog.youkuaiyun.com/mmc2015/article/details/47271195

14、强化学习，机器学习，NLP，大数据等的blog：https://www.cnblogs.com/pinard/