干货 | 9G火爆的Python爬虫教程+ 520页《图解机器学习》

前段时间,小伙伴多次在后台留言询问Python爬虫教程的问题。经过这两个多月以来的收集与整理,汇集了多个高校以及公开课****,包括python爬虫的入门、进阶与实践,共9G左右。爬虫作为机器学习语料库构建的主要方式,建议大家都了解学习一下,现在不用并不代表将来用不到,建议将视频资源收藏或保存

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9G 爬虫****》已经打包好,可以通过下述步骤来获取: 

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另外,还有一份图文并茂的机器学习笔记送给你:520页《图解机器学习》以浅显易懂的方式去讲解它,降低大家的学习门槛。我为此花费了数月时间,经常做到深夜,把自己的学习笔记整理成了这份教程。既适合非专业人士了解有关机器学习的基础概念,又适合有专业背景的学生进一步学习。

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从结构来看,全部教程包含两部分:

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Part 1 介绍了基本概念,包括:

  • 机器学习的流程

  • 数据处理

  • 建模

  • 评估指标(如 MSE、ROC 曲线)

  • 模型部署

  • 过度拟合

  • 正则化等

在 Part2,作者介绍了 常用的算法,包括:

  • 线性回归

  • 逻辑回归

  • 神经网络

  • SVM

  • Knn

  • K-Means

  • 决策树

  • 随机森林

  • AdaBoost

  • 朴素贝叶斯

  • 梯度下降

  • 主成分分析

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