（数据科学学习手札138）使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算

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（数据科学学习手札138）使用sklearnex大幅加速scikit-learn运算

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介大家好我是费老师,scikit-learn作为经典的机器学习框架,从诞生至今已发展了十余年,但其运算速度一直广受用户的诟病.熟悉scikit-learn的朋友应该清楚,scikit-learn中自带的一些基于joblib等库的运算加速功能效果有限,并不能很充分地利用算力. 而今天我要给大家介绍的知识,可以帮助我们在不改变原有代码的基础上,获得数十…

（数据科学学习手札86）全平台支持的pandas运算加速神器

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介随着其功能的不断优化与扩充,pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一,但其仍然有着一个不容忽视的短板--难以快速处理大型数据集,这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上,使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作,这就使得pandas在处理百万级.千万级甚至更大数据量时,出现了明显的性能瓶颈. 本文要介绍的工具mod…

（数据科学学习手札55）利用ggthemr来美化ggplot2图像

一.简介 R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包,熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像,但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素,本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化,掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品. 二.基础内容 2.1 安装不同于常规的R包,ggthemr并没有在CRAN上发布,因此我们需要使用devtools中的install_github()直接从github上安装它,参照github上ggthemr…

（数据科学学习手札50）基于Python的网络数据采集-selenium篇（上）

一.简介接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫…

（数据科学学习手札49）Scala中的模式匹配

一.简介 Scala中的模式匹配类似Java中的switch语句,且更加稳健,本文就将针对Scala中模式匹配的一些基本实例进行介绍: 二.Scala中的模式匹配 2.1 基本格式 Scala中模式匹配的基本格式如下: data match { case ... => 执行语句 case ... => 执行语句 case _ => 执行语句 } 其中,data表示将要进行模式匹配的对象,match是模式匹配的关键字,后面紧跟的{}中包含若干条匹配的方向,且只会匹配其中满足条件的第一条:…

（数据科学学习手札47）基于Python的网络数据采集实战（2）

一.简介马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集实战 2.1 数据要求这次我们需要采集的数据是知名旅游网站马蜂窝下重庆区域内所有景点的用户评论数据,如下图所示: 思路是,先获取所有景点的poi ID,即每一个景点主页url地址中的唯一数字: 这一步和(数据科学学习手札33)基于Python的网络数据采集实战(1)中做法类似,即在下述界面: 翻页…

（数据科学学习手札44）在Keras中训练多层感知机

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…