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机器学习入门 5-6 最好的衡量线性回归算法的指标R squared
本小节主要介绍衡量线性回归算法最好的指标R squared。 引入R squared 前一小节提出了MSE、RMSE以及MAE三种衡量线性回归算法的指标，但是这些指标其实还有一些问题。 ? 当然这个问题是可以解决的，这就是本小节介绍的R Squared这个新的回归问题的指标，中文中可以称"R方"。 ? 下面更深入的介绍一些R方这个指标意义： ? R方这个式子要怎么来理解呢？ 不过回归问题的R方和分类问题中的准确度有个非常大的不同，就是存在R方小于0的情况，R方小于0的情况，就是我们的模型产生的错误比baseline这个基准模型产生错误大，这意味着，训练半天的模型还不如不进行训练 实现R方指标 接着上一小节，在jupyter中继续实现R方： ? 接着在playML包中metrics模块下封装计算R方的函数： ? 接下来再jupyter调用即可： ?
2.3K40发布于 2019-11-13 - 来自专栏python3
Python-爬虫03：urllib.r
浏览器 就是互联网世界上公认被允许的身份，如果我们希望我们的爬虫程序更像一个真实用户，那我们第一步就是需要伪装成一个被浏览器。
85120发布于 2020-01-19 - 来自专栏CV学习史
Thinking in Java学习杂记(5-6章)
Java中可以通过访问控制符来控制访问权限。其中包含的类别有：public, “友好的”(无关键字), protected 以及 private。在C++中，访问指示符控制着它后面所有定义，直到又一个访问指示符加入为止，而在Java中，每个访问指示符都只控制着对那个特定定义的访问。
45530发布于 2020-04-02 - 来自专栏机器学习养成记
R语言爬虫与文本分析
之前用python做过简单的爬虫与分析，今天尝试一下用R完成相应的功能。首先用R爬取了《了不起的麦瑟尔夫人》豆瓣短评作为语料，然后进行了词云绘制、关键词提取的基本操作。 代码实现 R语言中，有两种进行数据获取的方式。一种是RCurl包+XML包，过程与python中的urllib与bs4相似，先读取网页代码再对html代码进行解析。 用wordcloud2绘制词云的方法在十九大讲话文本分析（R语言）中也有介绍，本次我们用自定义图片的方式设置词云形状，即设置figPath参数，注意，图片需要存放在wordcloud2中默认的文件夹下，
2.3K140发布于 2018-04-10 - 来自专栏腾讯云大数据
大数据产品双月刊 | 5-6月
本期热点产品 弹性 MapReduce 本期腾讯云EMR于作业诊断能力重磅增强，通过控制台提供用户泛hadoop组件中应用层原生明细信息、作业及Hive查询的日志现场，简化了用户应用层异常排查的操作过程。同时推出配置对比、扩容指定配置组、标签分账、磁盘检查更新等功能，优化了集群运维管理体验，并显著提升资源管理的便捷性。 Elasticsearch Service 本期腾讯云ES重磅推出了自治索引，通过实时跟踪业务压力变化，能够动态、稳定的调整分片数与滚动周期，实现一站式索引全托管！同时，也推出了索引管理可视
68520编辑于 2022-07-12 - 来自专栏coding for love
5-6~7 eslint 在 webpack 中的配置
eslint 是一个开源的 js 代码检查工具，初衷是为了让程序员可以创建自己的检测规则。实际生产中，团队内往往会制订一套统一的标准，让整个团队的编码风格达到一致。 eslint 其实与 webpack 没有任何关系，两者并不互相依赖，甚至一般情况下我们并不会在 webpack 中进行 eslint 的配置。这里我们主要是介绍一下 eslint 是如何进行配置和使用的。
1.8K60发布于 2020-05-18 - 来自专栏机器学习AI算法工程
python爬虫+R数据可视化 实例
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。 该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 login_url = post_url 以下即可采用正则表达式，提取 今日发帖数，会员人数，在线人数 代码如下： #正则获取列表页 user_num,topic_num,online_num 这种广度搜索爬虫都会涉及到需要补全链接的坑 第二，数据处理和数据可视化 主要采用r语言读取数据，进行频数统计和图表展示 简单贴几段代码： 读取剪切板数据 并采用table()函数求频数 data3<-read.table("clipboard r语言版 ?
1.9K40发布于 2018-03-14 - 来自专栏菜鸟学数据分析之R语言
【R语言】文本挖掘| 网页爬虫新闻内容
图4 网页爬虫结果
2K10发布于 2021-01-28 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
80240发布于 2019-02-14 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
网页爬虫-R语言实现基本函数
#*************网页爬虫-R语言实现，函数库文件*******# #****作者：H***************************************# #****版本：v0.1
95270发布于 2018-03-16 - 来自专栏R语言交流中心
R语言网络爬虫之Pubmed API的使用
今天我来给大家介绍一下Pubmed API是如何在R语言中运用自如的。 1. 我们需要安装R语言实现网络爬虫的两个关键包： XML，RCurl。 安装R包大家都熟悉了： install.packages('XML'); install.packages('RCurl'); 或者你如果觉得写代码麻烦，你也可以通过R语言菜单实现： ? 2. R包安装成功后，在进行网络爬虫时需要加载这两个包：XML，RCurl。 R代码： library(XML) library(RCurl) 完成R包的加载。 3. R语言调用Pubmed API代码实例（获取基因SI和cancer相关的文献）： path='https://eutils.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/eutils/esearch.fcgi
7K40发布于 2019-07-31 - 来自专栏小徐学爬虫
告别低效：构建健壮R爬虫的工程思维
这些教训让我明白，熟练不等于精通，R爬虫的艺术不在于写出能跑的代码，而在于构建健壮、高效且礼貌的工程。今天，我想分享这些用教训换来的经验，希望你无需重蹈我的覆辙。 R语言爬虫老手，尤其是在从其他语言（如Python）转过来，或者习惯了小规模、一次性脚本的数据分析师，常常会陷入一些特定的思维定式和误区。这些误区会导致代码脆弱、效率低下，甚至引发法律风险。 以下是一些R语言爬虫老手都会犯的误区及其详细的解决方案：误区一：过度依赖 rvest + SelectorGadget 的“万能”组合表现： 认为所有网站都可以用 rvest::html_nodes() 根源： 低估了反爬虫机制的敏感性。默认的R User-Agent（例如 libcurl/... 或 r-curl/...）非常显眼。解决方案：模拟真实浏览器： 总是设置合理的HTTP请求头。 回顾这些坎坷，我的核心领悟是：强大的R爬虫绝非一堆函数调用，而是一个精心设计的系统。它需要我用侦探的眼光去发现隐藏API，用工程师的思维去处理错误与重试，用外交官的姿态去管理会话与延迟。
22710编辑于 2025-09-08 - 来自专栏机器学习AI算法工程
R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。 再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。 包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据， 不过这个研究让我深刻体会到了爬虫的有效性！好玩！实用！ 受张丹老师的两条均线与R语言)鼓舞好大！我觉得学R嘛，用到实处才是重要的！玩爬虫玩的太开心都没跟JHU的课了。。。。 以后可以尝试按照自己和老爸的看股票习惯开发出类似的选股模型来~~
1.9K30发布于 2018-03-12 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言初学者爬虫简单模板
习惯使用python做爬虫的，反过来使用R语言可能有点不太习惯，正常来说R语言好不好学完全取决于你的学习背景以及任务复杂情况。 对于入门学者来说，R语言使用rvest+httr组合，几行代码就能完成简单爬取（比Python的Scrapy简单得多），R语言数据处理优势明显，爬取后可直接用dplyr/tidyr清洗，小打小闹用R语言完全没问题 以下是一个适合初学者的R语言爬虫通用模板，使用rvest和httr包实现。 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:107.0) Gecko/20100101 Firefox/107.0")# ======================# 核心爬虫函数 ，常见的还是python爬虫，因为起特性可能经常遇到一些问题，例如：乱码问题、动态内容、登录验证、分页爬取，分别总结了对应的处理方法，如有更多问题可以留言咨询我。
26810编辑于 2025-07-03 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言爬虫程序自动爬取图片并下载
R语言本身并不适合用来爬取数据，它更适合进行统计分析和数据可视化。而Python的requests，BeautifulSoup，Scrapy等库则更适合用来爬取网页数据。 如果你想要在R中获取网页内容，你可以使用rvest包。 另外，使用爬虫ip是爬虫的常见做法，以避免被目标网站封IP。 在Python中，你可以使用requests.get(url, proxies={‘duoip_proxy_host:your_proxy_port’})来设置爬虫ip。 在R中，我不清楚是否可以直接设置爬虫ip，但你可以在requests库的文档中查找相关信息。
46110编辑于 2023-11-14 - 来自专栏算法修养
pta 习题集5-6 堆栈操作合法性
假设以S和X分别表示入栈和出栈操作。如果根据一个仅由S和X构成的序列，对一个空堆栈进行操作，相应操作均可行（如没有出现删除时栈空）且最后状态也是栈空，则称该序列是合法的堆栈操作序列。请编写程序，输入S和X序列，判断该序列是否合法。 输入格式: 输入第一行给出两个正整数N和M，其中N是待测序列的个数，M（≤50≤50）是堆栈的最大容量。随后N行，每行中给出一个仅由S和X构成的序列。序列保证不为空，且长度不超过100。 输出格式: 对每个序列，在一行中输出YES如果该序列是合法的堆栈操作序列，或NO如
1.9K120发布于 2018-04-27 - 来自专栏小徐学爬虫
R语言中的rvest库写个视频爬虫通用代码
朋友让我用R语言的rvest库写一个通用的视频爬虫代码示例。首先，我需要回忆一下rvest库的主要功能，它主要是用来做网页抓取和解析的，类似于Python的BeautifulSoup。 但是视频爬虫的话，可能需要处理动态加载的内容，或者找到视频的直链地址，这可能有点挑战性，但是总体来说还是需要点水平的。 以下是一个使用 R 语言 rvest 库编写的通用视频爬虫代码示例，包含详细注释和注意事项：# 加载必要库library(rvest) # 网页抓取library(httr) # 处理HTTP请求 library(tools) # 处理文件扩展名# 设置通用视频爬虫函数video_crawler <- function( url, # 目标页面URL video_selector browserName = "chrome")remDr$open()remDr$navigate(url)page <- remDr$getPageSource()[[1]] %>% read_html()反爬虫策略
49210编辑于 2025-04-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
从0到1掌握R语言网络爬虫
本文我将带你领略利用R做网络数据采集的全过程，通读文章后你将掌握如何来使用因特网上各位数据的技能。 这是在做网络爬虫时最常遇到的问题之一。 如果你更喜欢用python编程，我建议你看这篇指南来学习如何用python做爬虫。 2. 前提条件 利用R实现网络爬虫的前提条件有两大块： 要写R语言爬虫，你对R必须有一定了解。如果你还是个新手，我强烈建议参照这个学习路径来学习。 开发的“rvest”包来实现爬虫。你可以从这里获得这个包的文档。如果你没有安装这个包，请执行以下代码。 结语 我相信本文会让你对利用R爬取网页有一定了解，你对采集数据过程中可能遇到的问题也有所涉猎了。由于网页上的大部分数据是非结构化的，爬虫真的是非常重要的一项技能。 End.
2.3K51发布于 2018-04-24 - 来自专栏小徐学爬虫
使用R和curl库编写一段爬虫代码
以下是一个使用R和curl库的下载器程序，用于下载企鹅网站的内容。此程序使用了/get_proxy的代码。 # 引入必要的库 library(curl) library(jsonlite) # 获取爬虫ip proxy_url <- "/get_proxy" proxy_response <- curl_fetch_memory (proxy_url, handle = curl_handle()) proxy_data <- json_decode(proxy_response$content) # 检查爬虫ip是否获取成功 if (length(proxy_data$proxy) == 0) { stop("无法获取爬虫ip") } # 选择第一个爬虫ip proxy_ip <- proxy_data$proxy[ 接着，它使用get_proxy获取爬虫ip，并检查是否获取成功。然后，它选择第一个爬虫ip并设置代理选项。最后，程序使用curl下载内容，并将下载的内容打印出来。
29210编辑于 2023-10-24 - 来自专栏积累沉淀
必须掌握的八种排序（5-6）--冒泡排序，快速排序
5、冒泡排序 （1）基本思想：在要排序的一组数中，对当前还未排好序的范围内的全部数，自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整，让较大的数往下沉，较小的往上冒。即：每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排
882100发布于 2018-01-11
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