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还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附Python/R代码)

假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音? 这是否让你感到不知所措?当我第一次遇到这种情况,我简直全身发麻。想知道如何挖掘一个多维数据集? 这是许多数据科学家经常问的问题之一。 该篇文章中,我将带你通过一个强有力的方式来实现这一点。用PCA怎么样? 现在,一定会有很多人心里想着“我会使用PCA来降维和可视化”。 好吧,你是对的!PCA绝对是具有大量特征的数据集的降维和可视化的不错选择。 但是,假如你能使用比PCA更先进的东西将会怎样呢? 如果你可以很容易地找出非线性的模式呢? 在本文中,我将告诉你一个比PCA(1933)更有效、被称为t-SNE(2008)的新算法。 首先我

如何利用CSS选择器抓取京东网商品信息

前几天小编分别利用Python正则表达式、BeautifulSoup、Xpath分别爬取了京东网商品信息,今天小编利用CSS选择器来为大家展示一下如何实现京东商品信息的精准匹配~~ 目前,除了官方文档之外,市面上及网络详细介绍BeautifulSoup使用的技术书籍和博客软文并不多,而在这仅有的资料中介绍CSS选择器的少之又少。在网络爬虫的页面解析中,CCS选择器实际上是一把效率甚高的利器。虽然资料不多,但官方文档却十分详细,然而美中不足的是需要一定的基础才能看懂,而且没有小而精的演示实例。 京东商品图 首先进入京东网,输入自己想要查询的商品,向服务器发送网页请求。在这里小编仍以关键词“狗粮”作为搜索对象,之后得到后面这一串网址:https://search.jd.com/Search?keyword=%E7%8B%97%E7%B2%AE&enc=utf-8,其中参数的意思就是我们输入的keyword,在本例中该参数代表“狗粮”,具体详情可以参考Python大神用正则表达式教你搞定京东商品信息。所以,只要输入keyword这个参数之后,将其进行编码,就可以获取到目标URL。之后...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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