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1、程序包说明： machine_learn.algorithm - 算法实现类 |--FP_grow_tree - Fp_growth算法实现，git上下载的源码 |--apriori.py - apriori算法实现，自己理解过一遍 machine_learn.data - 数据集 |--超市数据集.xls machine_learn.test_algorithm - 算法测试程序 |--w8_李义_289730575.py - 对鸢尾花分类的实现程序 |--w9_李义_289730575.py - 超市数据关联分析实现程序 2、模型初步评估与筛选结果 Apriori与Fp_growth算法都是分析关联关系的算法，因为Fp_growth只有两个全数据扫描，较Apriori算法低，所以性能上较Apriori算法要好得多。
1、程序包说明： machine_learn.algorithm - 算法实现类 machine_learn.data - 鸢尾花数据 machine_learn.test_algorithm - 算法测试程序 |--algorithm_type.py - 可选算法（KNN, Bayes，在iris_class_caculate.py中使用） |--iris_class_caculate.py - 对鸢尾花分类的实现程序 2、模型初步评估与筛选结果 1）KNN算法，最高预测准确率 100%，20%的测试数据大概耗时2秒左右，效率比较高 2）Bayes算法，最高预测准确率 73%，20%的测试数据大概耗时4秒左右，效率相对低 总结： 个人感觉，如果测试数据较少，特征训练数量较少，那么KNN的对数据归一化和标准化处理后的分类结果令人满意。 Bayes算法模型可能是需要更多的训练数据来提高其准确性，并且经过测试发现数据归一化对Bayes的
第六周作业： 1-spider：和讯博客爬虫源码 2-data：爬取的数据导出后的EXCEL文件 3-dataAnalysis：以EXCEL为数据源进行数据分析的程
爬虫难度一般，只是博文的点击量和评论数以及作者信息为异步加载，需要使用其他的请求获取 此作业实现了两版： 第一版使用高效的请求方式进行博文以及点击量评论数的获取：高效，但是需要一次插入一次更新数据库 第二版使用了selenium延迟获取博文信息，等整体加载完成后，再获取网页数据：可以一次性拿到所有数据 引版本为第二版，执行命令： scrapy crawl spider_hexunblog 数据会存储到本地CSV文件中
伯乐在线网站博客爬虫 这次的程序和知乎不一样，难度上低了很多，所以这次的作业对自己来说，想实现两个目标： 1、进一步深刻理解scrapy框架,了解源码 2、实现mysql数据库连接池 pymysqlpool 这次使用了CrawlSpider进行爬虫实现： 1、使用rules对网页上的URL进行提取 2、使用process_links方法对网页上的URL进行过滤，使用了bloom过滤器 3、使用process_request在每一次请求前，对header进行修改，保证UA，HOST这些信息正确 4、在analyse方法里，对网页内容进行判断，如果是博文网页，则进行存储，如果不是，则不做其他操作，CrawlSpider会进一步扫描网页内容中的URL
