rank分查询,成绩p和f什么意思

2023-04-02 18:09:04 154阅读

rank分查询,成绩p和f什么意思?

G:优秀。P:及格。F:不及格。对应的分数如下:85分以上是优秀,60分以上到85分是及格,以下是不及格。计算机二级考试是全国计算机等级考试(National Computer Rank Examination,简称NCRE)四个等级中的一个等级,考核计算机基础知识和使用一种高级计算机语言编写程序以及上机调试的基本技能。

考试采用全国统一命题,统一考试的形式,各科目均为上机操作考试。

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从使用的数据类型,以及相关的机器学习技术的观点来看,互联网搜索经历了三代的发展历程。 第一代技术,将互联网网页看作文本,主要采用传统信息检索的方法。 第二代技术,利用互联网的超文本结构,有效地计算网页的相关度与重要度,代表的算法有 PageRank 等。 第三代技术,有效利用日志数据与统计学习方法,使网页相关度与重要度计算的精度有了进一步的提升,代表的方法包括排序学习、网页重要度学习、匹配学习、话题模型学习、查询语句转化学习。 这里主要介绍机器学习排序。

1. 机器学习排序(Learning to Rank)

利用机器学习技术来对搜索结果进行排序,这是最近几年非常热门的研究领域。信息检索领域已经发展了几十年,为何将机器学习技术和信息检索技术相互结合出现较晚?主要有两方面的原因。

一方面是因为:在前面几节所述的基本检索模型可以看出,用来对査询和文档的相关性进行排序,所考虑的因素并不多,主要是利用词频、逆文档频率和文档长度这几个因子来人工拟合排序公式。因为考虑因素不多,由人工进行公式拟合是完全可行的,此时机器学习并不能派上很大用场,因为机器学习更适合采用很多特征来进行公式拟合,此时若指望人工将几十种考虑因素拟合出排序公式是不太现实的,而机器学习做这种类型的工作则非常合适。随着搜索引擎的发展,对于某个网页进行排序需要考虑的因素越来越多,比如网页的pageRank值、查询和文档匹配的单词个数、网页URL链接地址长度等都对网页排名产生影响,Google目前的网页排序公式考虑200多种因子,此时机器学习的作用即可发挥出来,这是原因之一。 另外一个原因是:对于有监督机器学习来说,首先需要大量的训练数据,在此基础上才可能自动学习排序模型,单靠人工标注大量的训练数据不太现实。对于搜索引擎来说, 尽管无法靠人工来标注大量训练数据,但是用户点击记录是可以当做机器学习方法训练数据的一个替代品,比如用户发出一个查询,搜索引擎返回搜索结果,用户会点击其中某些网页,可以假设用户点击的网页是和用户查询更加相关的页面。尽管这种假设很多时候并 不成立,但是实际经验表明使用这种点击数据来训练机器学习系统确实是可行的。 PS:简言之,上面两个原因论述了为什么会出现学习排序? 传统的排序方法是通过构造一个排序函数实现,在Information Retrieval领域一般按照相关度进行排序。比较典型的是搜索引擎中一条查询query,将返回一个相关的文档document,然后根据(query,document)之间的相关度进行排序,再返回给用户。而随着影响相关度的因素变多,使用传统排序方法变得困难,人们就想到通过机器学习来解决这一问题,这就导致了LRT的诞生。

2. 机器学习的基本思路

传统的检索模型靠人工拟合排序公式,并通过不断的实验确定最佳的参数组合,以此来形成相关性打分函数。机器学习排序与此思路不同,最合理的排序公式由机器自动学习获得,而人则需要给机器学习提供训练数据。

图1是利用机器学习进行排序的基本原理图。 机器学习排序系统由4个步骤组成:人工标注训练数据、文档特征抽取、学习分类函数、在实际搜索系统中采用机器学习模型。

图1 机器学习排序原理

首先,由人工标注训练数据。也就是说,对于某个查询Q,人工标出哪些文档是和这个査询相关的,同时标出相关程度,相关程度有时候可以用数值序列来表示,比如从1分到5分为3个档次,1代表微弱相关,5代表最相关,其他数值代表相关性在两者之间。对于某个查询,可能相关文档众多,同时用户査询也五花八门,所以全部靠人工标注有时候 不太可能。此时,可以利用用户点击记录来模拟这种人工打分机制。 对于机器学习来说,输入是用户查询和一系列标注好的文档,机器学习系统需要学习打分函数,然后按照打分函数输出搜索结果,但是在其内部,每个文档由若干特征构成的,即每个文档进入机器学习系统之前,首先需要将其转换我饿滴特征向量,比较常用的特征包括: ·查询词在文档中的词频信息 ·查询词的IDF信息 ·文档长度 ·网页的入链数量 ·网页的出链数量 ·网页的pageRank值 ·网页的URL松度 ·査询词的Proximity值:即在文档中多大的窗口内可以出现所有査询词。

以上所列只是影响排序的一部分特征,实际上还有很多类似的特征可以作为特征向量中的一维加入。在确定了特征数量后,即可将文档转換为特征向量X,前面说过每个文档会人工标出其相关性得分y。这样每个文档会转換为<X,Y>的形式,即特征向量及其对应的相关性得分,这样就形成了一个具体的训练实例。

通过多个调练实例,就可以采用机器学习技术来对系统进行训练,训练的结果往在是一个分类函数或者回归函数,在之后的用户搜索中,就可以用这个分类函数对文档进行打分,形成搜索结果。

从目前的研究方法来说,可以将机器学习排序方法分为以下3种:单文档方法(Pointwise)、文档对方法(Pairwise)和文档列表方法(Listwise)。 PS:Ranking学习作为机器学习研究的一个新方向,在信息检索、协同滤波、专家发现等领域广泛应用。Ranking学习是指通过使用机器学习技术和有标签的数据来产生一个ranking模型,它是一种新的学习,一种介于分类和回归之间的学习。 Pointwise和Pairwise把排序问题转换成 回归 、分类或有序分类问题。Listwise把Query下整个搜索结果作为一个训练的实例。3种方法的区别主要体现在损失函数(Loss Function)上: •Regression: treat relevance degree as real values •Classification: treat relevance degree as categories •Pairwise classification: reduce ranking to classifying the order between each pair of documents.

下面是两张图,第一张表示学习排序的过程,第二章是基本的实现算法。

3. 单文档方法(PointWise Approach)

单文档方法的处理对象是单独的一篇文档,将文档转换为特征向量后,机器学习系统根据从训练数据中学习到的分类或者回归函数对文档打分,打分结果即是搜索结果。下面我们用一个简单的例子说明这种方法。 图2是人工标注的训练集合,在这个例子中,我们对于每个文档采用了3个特征: 査询与文档的Cosme相似性分值、査询词的Proximity值及页面的PageRank数值,而相关性判断是二元的,即要么相关要么不相关,当然,这里的相关性判断完全可以按照相关程度扩展为多元的,本例为了方便说明做了简化。

图2 训练数据

例子中提供了5个训练实例,每个训练实例分别标出来其对应的查询,3个特征的得分情况及相关性判断。对于机器学习系统来说,根据训练数据,需要如下的线性打分函数: Score(Q, D)=a x CS+b x PM+cx PR+d 这个公式中,cs代表Cosine相似度变徽,PM代表Proximity值变量,PR代表pageRank, 而a、b、c、d则是变量对应的参数。

如果得分大于设定阀值,则叫以认为是相关的, 如果小于设定闽值则可以认为不相关。通过训练实例,可以获得最优的a、b、c、d参数组合,当这些参数确定后,机器学习系统就算学习完毕,之后即可利用这个打分函数进行相关性判断。对于某个新的查询Q和文档D,系统首先获得其文档D对应的3个特 I特征值,之后利用学习到的参数组合计算两者得分,当得分大于设定的闽值,即可判断文档是相关文档,否则判断为不相关文档。 PS:而微软给定的数据如下 ============================================================= 0 qid:1 1:3 2:0 3:2 4:2 ... 135:0 136:0 2 qid:1 1:3 2:3 3:0 4:0 ... 135:0 136:0 ============================================================= 其数据格式: label qid:id feaid:feavalue feaid:feavalue ... 每行表示一个样本,相同的查询请求的样本qid相同,上面就是两个对qid为“1”的查询;label表示该样本和该查询请求的相关程度,该label等级划分方式为 {Perfect, Excellent,Good, Fair, Bad} 共五个类别。

4. 文档对方法(PairWise Approach)

对于搜索系统来说,系统接收到用户査询后,返回相关文档列表,所以问题的关键是确定文档之间的先后顺序关系。单文档方法完全从单个文档的分类得分角度计算,没有考虑文档之间的顺序关系。文档对方法则将重点转向量对文档顺序关系是否合理进行判断。

之所以被称为文档对方法,是因为这种机器学习方法的训练过程和训练目标,是判断任意两个文档组成的文档对<D0C1,D0C2>是否满足顺序关系,即判断是否D0C1应该排在DOC2的前面。图3展示了一个训练实例:査询Q1对应的搜索结果列表如何转换为文档对的形式,因为从人工标注的相关性得分可以看出,D0C2得分最高,D0C3次之,D0C1得分最低,于是我们可以按照得分大小顺序关系得到3个如图3所示的文档对,将每个文档对的文档转换为特征向量后,就形成了一个具体的训练实例。

图3 文档对的方法训练实例

根据转换后的训练实例,就可以利用机器学习方法进行分类函数的学习,具体的学习方法有很多,比如SVM. Boosts、神经网络等都可以作为具体的学习方法,但是不论具体方法是什么,其学习目标都是一致的,即输入- 个査询和文档对<Docl,DOC2>, 机器学习排序能够判断这种顺序关系是否成立,如果成立,那么在搜索结果中D0C1应该排在D0C2 前面,否则Doe2应该摔在Docl前面,通过这种方式,就完成搜索结果的排序任务。 尽管文档对方法相对单文档方法做出了改进,但是这种方法也存在两个明显的问题:

一个问题是:文档对方法只考虑了两个文档对的相对先后顺序,却没有考虑文档出现在搜索列表中的位置,排在搜索站果前列的文档更为重要,如果前列文档出现判断错误,代价明显高于排在后面的文档。针对这个问题的改进思路是引入代价敏感因素,即每个文档对根据其在列表中的顺序具有不同的权重,越是排在前列的权重越大,即在搜索列表前列如 果排错顺序的话其付出的代价更高? 另外一个问题是:不同的査询,其相关文档数量差异很大,所以转换为文档对之后, 有的查询对能有几百个对应的文档对,而有的查询只有十几个对应的文档对,这对机器学习系统的效果评价造成困难 ?我们设想有两个查询,査询Q1对应500个文文档对,查询Q2 对应10个文档对,假设学习系统对于査询Ql的文档对能够判断正确480个,对于査询 Q2的义格对能够判新正确2个,如果从总的文档对数量来看,这个学习系统的准确率是 (480+2)/(500+10)=0.95.即95%的准确率,但是从査询的角度,两个査询对应的准确率 分别为:96%和20%,两者平均为58%,与纯粹从文档对判断的准确率相差甚远,这对如何继续调优机器学习系统会带来困扰。

PS:Pairwise方法有很多的实现,比如SVM Rank(开源), 还有RankNet(C. Burges, et al. ICML 2005), FRank(M.Tsai, T.Liu, et al. SIGIR 2007),RankBoost(Y. Freund, et al. JMLR 2003)等等。 你通常会看到微软数据集每个Fold文件夹下有train.txt test.txt vail.text三个文件,它们分别的作用是什么呢? 训练集--用于学习参数,比如可以训练10个不同阶的线性模型,这里得到每个特征值的权值;验证集--用来选择模型,主要考虑的准则是在新的数据上的泛化能力,比如根据各个模型在验证集上的权值,选择了3阶的模型;测试集--测试模型,测试这个被选中的3阶模型的表现。

4. 文档列表方法(ListWise Approach)

单文档方法将训练集里每一个文档当做一个训练实例,文档对方法将同一个査询的搜索结果里任意两个文档对作为一个训练实例,文档列表方法与上述两种表示方式不同,是将每一个查询对应的所有搜索结果列表整体作为一个训练实例,这也是为何称之为文档列表方法的原因。 文档列表方法根据K个训练实例(一个査询及其对应的所有搜索结果评分作为一个实 例)训练得到最优评分函数F, 对于一个新的用户査询,函数F 对每一个文档打分,之后按照得分顺序由高到低排序,就是对应的搜索结果。 所以关键问题是:拿到训练数据,如何才能训练得到最优的打分函数?

这里介绍一种训练方法,它是基于搜索结果排列组合的概率分布情况来训练的,图4是这种方式训练过程的图解示意。

图4 不同评分函数的KL距离

首先解释下什么是搜索结果排列组合的概率分布,我们知道,对于搜索 引擎来说,用户输入査询Q, 搜索引擎返回搜索结果,我们假设搜索结果集合包含A. B 和C 3个文档,搜索引擎要对搜索结果排序,而这3个文档的顺序共有6种排列组合方式:

ABC, ACB, BAG, BCA, CAB和CBA,

而每种排列组合都是一种可能的搜索结果排序方法。

对于某个评分函数F来说,对3个搜索结果文档的相关性打分,得到3个不同的相关度得分F(A)、 F(B)和F(C), 根据这3个得分就可以计算6种排列组合情况各自的概率值。 不同的评分函数,其6种搜索结果排列组合的概率分布是不一样的。 了解了什么是搜索结果排列组合的概率分布,我们介绍如何根据训练实例找到最优的 评分函数。图4展示了一个具体的训练实例,即査询Q1及其对应的3个文档的得分情况,这个得分是由人工打上去的,所以可以看做是标准答案。可以设想存在一个最优的评分函数g,对查询Q1来说,其打分结果是:A文档得6分,B文档得4分,C文档得3分, 因为得分是人工打的,所以具体这个函数g是怎样的我们不清楚,我们的任务就是找到一 个函数,使得函数对Ql的搜索结果打分顺序和人工打分顺序尽可能相同。既然人工打分 (虚拟的函数g) 已知,那么我们可以计算函数g对应的搜索结果排列组合概率分布,其具体分布情况如图4中间的概率分布所示。假设存在两个其他函数h和f,它们的计算方法已知,对应的对3个搜索结果的打分在图上可以看到,由打分结果也可以推出每个函数对应的搜索结果排列组合概率分布,那么h与f哪个与虚拟的最优评分函数g更接近呢?一般可以用两个分布概率之间的距离远近来度量相似性,KL距离就是一种衡量概率分布差异大小的计算工具,通过分别计算h与g的差异大小及f与g的差异大小,可以看出f比h更接近的最优函数g,那么在这个函数中,我们应该优先选f作为将来搜索可用的评分函数,训练过程就是在可能的函数中寻找最接近虚拟最优函数g的那个函数作为训练结果,将来作为在搜索时的评分函数。

上述例子只是描述了对于单个训练实例如何通过训练找到最优函数,事实上我们有K 个训练实例,虽然如此,其训练过程与上述说明是类似的,可以认为存在一个虚拟的最优 评分函数g (实际上是人工打分),训练过程就是在所有训练实例基础上,探寻所有可能的 候选函数,从中选择那个KL距离最接近于函数g的,以此作为实际使用的评分函数。 经验结果表明,基于文档列表方法的机器学习排序效果要好于前述两种方法。

用爬虫技术能做到哪些有趣的事情?

看到这个问题必须来怒答一波~用python爬虫爬便宜机票了解一下?

喜欢旅行又怕吃土?让Python来爬取最便宜机票吧!

图源:

videoblocks.com

你喜欢旅行吗?

这个问题通常会得到一个肯定的答案,随后引出一两个有关之前冒险经历的故事。大多数人都认为旅行是体验新文化和开阔视野的好方法。但如果问题是“你喜欢搜索机票的过程吗?”也许话题就到此为止了……

可事实上,便宜的机票往往也很重要!本文将尝试构建一个网络爬虫,该爬虫对特定目的地运行并执行带有浮动日期(首选日期前后最多三天)的航班价格搜索。它会将结果保存为excel文件并发送一封包含快速统计信息的电子邮件。显然,这个爬虫的目的就是帮助我们找到最优惠的价格!

你可以在服务器上运行脚本(一个简单的Raspberry Pi就可以),每天运行一到两次。结果会以邮件形式发送,建议将excel文件存入Dropbox文件夹,以便随时随地查看。

因为爬虫以“浮动日期”进行搜索,所以它会搜索首选日期前后最多三天的航班信息。尽管该脚本一次仅运行一对目的地,但可以很容易地改写该爬虫使其每个循环运行多个目的地。最终甚至可能找到一些错误票价...那会很有意思!

另一个爬虫

某种意义上来讲,网络爬取是互联网“工作”的核心。

也许你认为这是一个十分大胆的说法,但谷歌就是从拉里·佩奇用Java和Python构建的网络爬虫开始的。爬虫不断地爬取信息,整个互联网都在试图为所有问题提供最佳的可能答案。网络爬取有不计其数的应用程序,即使更喜欢数据科学中的其他分支,你仍需要一些爬取技巧以获得数据。

这里用到的一些技术来自于最近新的一本佳作《Python网络数据采集》,书中包含与网络爬取相关的所有内容,并提供了大量简例和实例。甚至有一个特别有意思的章节,讲述如何解决验证码检验的问题。

Python的拯救

第一个挑战就是选择爬取信息的平台,本文选择了客涯(Kayak)。我们试过了Momondo, 天巡(Skyscanner), 亿客行(Expedia)和其它一些网站,但是这些网站上的验证码特别变态。

在那些“你是人类吗?”的验证中,尝试了多次选择交通灯、十字路口和自行车后,客涯似乎是最好的选择,尽管短时间内加载太多页面它会跳出安全检查。

我们设法让机器人每4到6个小时查询一次网站,结果一切正常。虽然说不定哪个部分偶尔会出点小问题,但是如果收到验证码,既可以手动解决问题后启动机器人,也可以等待几小时后的自动重启。

如果你是网络爬取新手,或者不知道为何有些网站花费很大力气阻止网络爬取,那么为构建爬虫写下第一行代码前,你一定要多加努力。

谷歌的“网络爬取规范”:

http://lmgtfy.com/?q=web+scraping+etiquette

系紧安全带...

导入并打开Chrome浏览器标签页后,会定义一些循环中会用到的函数。这个架构的构思大概是这样的:

· 一个函数用于启动机器人程序,表明想要搜索的城市和日期。

· 这个函数获得首轮搜索结果,按“最佳”航班排序,然后点击“加载更多结果”。

· 另一个函数会爬取整个页面,并返回一个dataframe数据表。

· 随后重复步骤2和步骤3,得出按“价格”和“航行时间”排序的结果。

· 发送一封简要总结价格(最低价和平均价)的邮件,并将带有这三种排序类型的dataframe数据表保存为一份excel文件。

· 以上所有步骤会在循环中重复,每X小时运行一次。

每个Selenium项目都以一个网页驱动器开始。我们使用Chromedriver驱动器,但还有其它选择。PhantomJS和Firefox也很受欢迎。下载Chromedriver后,将其置于一个文件夹中即可。第一行代码会打开一个空白Chrome标签页。

from time import sleep, strftime

from random import randint

import pandas as pd

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.common.keys import Keys

import smtplib

from email.mime.multipart import MIMEMultipart

# Change this to your own chromedriver path!

chromedriver_path = 'C:/{YOUR PATH HERE}/chromedriver_win32/chromedriver.exe'

driver = webdriver.Chrome(executable_path=chromedriver_path) # This will open the Chrome window

sleep(2)

这些是将用于整个项目的包。使用randint函数令机器人在每次搜索之间随机睡眠几秒钟。这对任何一个机器人来说都是必要属性。如果运行前面的代码,应该打开一个Chrome浏览器窗口,机器人会在其中导航。

一起来做一个快速测试:在另一个窗口上访问客涯网(http://kayak.com),选择往返城市和日期。选择日期时,确保选择的是“+-3天”。由于在编写代码时考虑到了结果页面,所以如果只想搜索特定日期,很可能需要做一些微小的调整。

点击搜索按钮在地址栏获取链接。它应该类似于下面所使用的链接,将变量kayak定义为url,并从网页驱动器执行get方法,搜索结果就会出现。

无论何时,只要在几分钟内使用get命令超过两到三次,就会出现验证码。实际上可以自己解决验证码,并在下一次验证出现时继续进行想要的测试。从测试来看,第一次搜索似乎一直没有问题,所以如果想运行这份代码,并让它在较长的时间间隔后运行,必须解决这个难题。你并不需要十分钟就更新一次这些价格,对吧?

每个XPath都有陷阱

到目前为止,已经打开了一个窗口,获取了一个网站。为了开始获取价格和其他信息,需要使用XPath或CSS选择器,我们选择了XPath。使用XPath导航网页可能会令人感到困惑,即使使用从inspector视图中直接使用“复制XPath”,但这不是获得所需元素的最佳方法。有时通过“复制XPath”这个方法获得的链接过于针对特定对象,以至于很快就失效了。《Python网络数据采集》一书很好地解释了使用XPath和CSS选择器导航的基础知识。

接下来,用Python选择最便宜的结果。上面代码中的红色文本是XPath选择器,在网页上任意一处右键单击选择“inspect”就可以看到它。在想要查看代码的位置,可以再次右键单击选择“inspect”。

为说明之前所观察到的从“inspector”复制路径的缺陷,请参考以下差异:

1 # This is what the copymethod would return. Right click highlighted rows on the right side and select “copy> Copy XPath”//*[@id=“wtKI-price_aTab”]/div[1]/div/div/div[1]/div/span/span

2 # This is what I used todefine the “Cheapest” buttoncheap_results= ‘//a[@data-code = “price”]’

第二种方法的简洁性清晰可见。它搜索具有data-code等于price属性的元素a。第一种方法查找id等于wtKI-price_aTab的元素,并遵循第一个div元素和另外四个div和两个span。这次……会成功的。现在就可以告诉你,id元素会在下次加载页面时更改。每次页面一加载,字母wtKI会动态改变,所以只要页面重新加载,代码就会失效。花些时间阅读XPath,保证你会有收获。

不过,使用复制的方法在不那么“复杂”的网站上工作,也是很好的!

基于以上所展示的内容,如果想在一个列表中以几个字符串的形式获得所有搜索结果该怎么办呢?其实很简单。每个结果都在一个对象中,这个对象的类是“resultWrapper”。获取所有结果可以通过像下面这样的for循环语句来实现。如果你能理解这一部分,应该可以理解接下来的大部分代码。它基本上指向想要的结果(结果包装器),使用某种方式(XPath)获得文本,并将其放置在可读对象中(首先使用flight_containers,然后使用flight_list)。

前三行已展示在图中,并且可以清楚地看到所需的内容,但是有获得信息的更优选择,需要逐一爬取每个元素。

准备起飞吧!

最容易编写的函数就是加载更多结果的函数,所以代码由此开始。为了在不触发安全验证的前提下最大化所获取的航班数量,每次页面显示后,单击“加载更多结果”。唯一的新内容就是所添加的try语句,因为有时按钮加载会出错。如果它对你也有用,只需在前面展示的start_kayak函数中进行简要注释。

# Load more results to maximize the scraping

def load_more():

try:

more_results = '//a[@class = “moreButton”]'

driver.find_element_by_xpath(more_results).click()

# Printing these notes during the program helps me quickly check what it is doing

print('sleeping…..')

sleep(randint(45,60))

except:

pass

现在,经过这么长的介绍,已经准备好定义实际爬取页面的函数。

我们编译了下一个函数page_scrape中的大部分元素。有时这些元素会返回列表插入去程信息和返程信息之间。这里使用了一个简单的办法分开它们,比如在第一个 section_a_list和section_b_list变量中,该函数还返回一个flight_df数据表。所以可以分离在不同分类下得到的结果,之后再把它们合并起来。

def page_scrape():

“““This function takes care of the scraping part”““

xp_sections = '//*[@class=“section duration”]'

sections = driver.find_elements_by_xpath(xp_sections)

sections_list = [value.text for value in sections]

section_a_list = sections_list[::2] # This is to separate the two flights

section_b_list = sections_list[1::2] # This is to separate the two flights

# if you run into a reCaptcha, you might want to do something about it

# you will know there's a problem if the lists above are empty

# this if statement lets you exit the bot or do something else

# you can add a sleep here, to let you solve the captcha and continue scraping

# i'm using a SystemExit because i want to test everything from the start

if section_a_list == []:

raise SystemExit

# I'll use the letter A for the outbound flight and B for the inbound

a_duration = []

a_section_names = []

for n in section_a_list:

# Separate the time from the cities

a_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

a_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

b_duration = []

b_section_names = []

for n in section_b_list:

# Separate the time from the cities

b_section_names.append(''.join(n.split()[2:5]))

b_duration.append(''.join(n.split()[0:2]))

xp_dates = '//div[@class=“section date”]'

dates = driver.find_elements_by_xpath(xp_dates)

dates_list = [value.text for value in dates]

a_date_list = dates_list[::2]

b_date_list = dates_list[1::2]

# Separating the weekday from the day

a_day = [value.split()[0] for value in a_date_list]

a_weekday = [value.split()[1] for value in a_date_list]

b_day = [value.split()[0] for value in b_date_list]

b_weekday = [value.split()[1] for value in b_date_list]

# getting the prices

xp_prices = '//a[@class=“booking-link”]/span[@class=“price option-text”]'

prices = driver.find_elements_by_xpath(xp_prices)

prices_list = [price.text.replace('$','') for price in prices if price.text != '']

prices_list = list(map(int, prices_list))

# the stops are a big list with one leg on the even index and second leg on odd index

xp_stops = '//div[@class=“section stops”]/div[1]'

stops = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops)

stops_list = [stop.text[0].replace('n','0') for stop in stops]

a_stop_list = stops_list[::2]

b_stop_list = stops_list[1::2]

xp_stops_cities = '//div[@class=“section stops”]/div[2]'

stops_cities = driver.find_elements_by_xpath(xp_stops_cities)

stops_cities_list = [stop.text for stop in stops_cities]

a_stop_name_list = stops_cities_list[::2]

b_stop_name_list = stops_cities_list[1::2]

# this part gets me the airline company and the departure and arrival times, for both legs

xp_schedule = '//div[@class=“section times”]'

schedules = driver.find_elements_by_xpath(xp_schedule)

hours_list = []

carrier_list = []

for schedule in schedules:

hours_list.append(schedule.text.split('\n')[0])

carrier_list.append(schedule.text.split('\n')[1])

# split the hours and carriers, between a and b legs

a_hours = hours_list[::2]

a_carrier = carrier_list[1::2]

b_hours = hours_list[::2]

b_carrier = carrier_list[1::2]

cols = (['Out Day', 'Out Time', 'Out Weekday', 'Out Airline', 'Out Cities', 'Out Duration', 'Out Stops', 'Out Stop Cities',

'Return Day', 'Return Time', 'Return Weekday', 'Return Airline', 'Return Cities', 'Return Duration', 'Return Stops', 'Return Stop Cities',

'Price'])

flights_df = pd.DataFrame({'Out Day': a_day,

'Out Weekday': a_weekday,

'Out Duration': a_duration,

'Out Cities': a_section_names,

'Return Day': b_day,

'Return Weekday': b_weekday,

'Return Duration': b_duration,

'Return Cities': b_section_names,

'Out Stops': a_stop_list,

'Out Stop Cities': a_stop_name_list,

'Return Stops': b_stop_list,

'Return Stop Cities': b_stop_name_list,

'Out Time': a_hours,

'Out Airline': a_carrier,

'Return Time': b_hours,

'Return Airline': b_carrier,

'Price': prices_list})[cols]

flights_df['timestamp'] = strftime(“%Y%m%d-%H%M”) # so we can know when it was scraped

return flights_df

尽量让这些名字容易理解。记住变量a表示旅行的去程信息,变量b表示旅行的返程信息。接下来说说下一个函数。

等等,还有什么吗?

截至目前,已经有了一个能加载更多结果的函数和一个能爬取其他结果的函数。本可以在此结束这篇文章,而你可以自行手动使用这些函数,并在浏览的页面上使用爬取功能。但是前文提到给自己发送邮件和一些其他信息的内容,这都包含在接下来的函数start_kayak中。

它要求填入城市名和日期,并由此打开一个kayak字符串中的地址,该字符串直接跳转到“最佳”航班结果排序页面。第一次爬取后,可以获取价格的顶部矩阵,这个矩阵将用于计算平均值和最小值,之后和客涯(Kayak)的预测结果(页面左上角)一同发送到邮件中。这是单一日期搜索时可能导致错误的原因之一,因其不包含矩阵元素。

def start_kayak(city_from, city_to, date_start, date_end):

“““City codes - it's the IATA codes!

Date format - YYYY-MM-DD”““

kayak = ('https://www.kayak.com/flights/' + city_from + '-' + city_to +

'/' + date_start + '-flexible/' + date_end + '-flexible?sort=bestflight_a')

driver.get(kayak)

sleep(randint(8,10))

# sometimes a popup shows up, so we can use a try statement to check it and close

try:

xp_popup_close = '//button[contains(@id,”dialog-close”) and contains(@class,”Button-No-Standard-Style close “)]'

driver.find_elements_by_xpath(xp_popup_close)[5].click()

except Exception as e:

pass

sleep(randint(60,95))

print('loading more.....')

# load_more()

print('starting first scrape.....')

df_flights_best = page_scrape()

df_flights_best['sort'] = 'best'

sleep(randint(60,80))

# Let's also get the lowest prices from the matrix on top

matrix = driver.find_elements_by_xpath('//*[contains(@id,”FlexMatrixCell”)]')

matrix_prices = [price.text.replace('$','') for price in matrix]

matrix_prices = list(map(int, matrix_prices))

matrix_min = min(matrix_prices)

matrix_avg = sum(matrix_prices)/len(matrix_prices)

print('switching to cheapest results…..')

cheap_results = '//a[@data-code = “price”]'

driver.find_element_by_xpath(cheap_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting second scrape…..')

df_flights_cheap = page_scrape()

df_flights_cheap['sort'] = 'cheap'

sleep(randint(60,80))

print('switching to quickest results…..')

quick_results = '//a[@data-code = “duration”]'

driver.find_element_by_xpath(quick_results).click()

sleep(randint(60,90))

print('loading more…..')

# load_more()

print('starting third scrape…..')

df_flights_fast = page_scrape()

df_flights_fast['sort'] = 'fast'

sleep(randint(60,80))

# saving a new dataframe as an excel file. the name is custom made to your cities and dates

final_df = df_flights_cheap.append(df_flights_best).append(df_flights_fast)

final_df.to_excel('search_backups//{}_flights_{}-{}_from_{}_to_{}.xlsx'.format(strftime(“%Y%m%d-%H%M”),

city_from, city_to,

date_start, date_end), index=False)

print('saved df…..')

# We can keep track of what they predict and how it actually turns out!

xp_loading = '//div[contains(@id,”advice”)]'

loading = driver.find_element_by_xpath(xp_loading).text

xp_prediction = '//span[@class=“info-text”]'

prediction = driver.find_element_by_xpath(xp_prediction).text

print(loading+'\n'+prediction)

# sometimes we get this string in the loading variable, which will conflict with the email we send later

# just change it to “Not Sure” if it happens

weird = '¯\\_(ツ)_/¯'

if loading == weird:

loading = 'Not sure'

username = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

password = 'YOUR PASSWORD'

server = smtplib.SMTP('smtp.outlook.com', 587)

server.ehlo()

server.starttls()

server.login(username, password)

msg = ('Subject: Flight Scraper\n\n\

Cheapest Flight: {}\nAverage Price: {}\n\nRecommendation: {}\n\nEnd of message'.format(matrix_min, matrix_avg, (loading+'\n'+prediction)))

message = MIMEMultipart()

message['From'] = 'YOUREMAIL@hotmail.com'

message['to'] = 'YOUROTHEREMAIL@domain.com'

server.sendmail('YOUREMAIL@hotmail.com', 'YOUROTHEREMAIL@domain.com', msg)

print('sent email…..')

虽然没有使用Gmail账户测试发送邮件,但是可以搜索到很多的替代方法,前文提到的那本书中也有其他方法来实现这一点。如果已有一个Hotmail账户,只要替换掉个人的详细信息,它就会开始工作了。

如果想探索脚本的某一部分正在做什么,可以将脚本复制下来并在函数外使用它。这是彻底理解它的唯一方法。

利用刚才创造的一切

在这些步骤之后,还可以想出一个简单的循环来使用刚创造的函数,同时使其持续运行。完成四个“花式”提示,写下城市和日期(输入)。因为测试时不想每次都输入这些变量,需要的时候可以使用以下这个清楚的方式进行替换。

如果已经做到了这一步,恭喜你!改进还有很多,比如与Twilio集成,发送文本消息而不是邮件。也可以使用VPN或更加难懂的方式同时从多个服务器上研究搜索结果。还有就是验证码的问题,验证码会时不时地跳出来,但对此类问题还是有解决办法的。不过,能走到这里已经是有很牢固的基础了,你可以尝试添加一些额外的要素。

使用脚本运行测试的示例

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换肾后生活质量怎么样?

换肾之后给人第一个想到是对夫妻生活啪啪啪影响很大甚至不能完成,其实答案不是这样的,身边的例子我可以看到,换肾五年时间了,生活过的和正常人没有太大的区别。

阿平家庭生活条件好,结婚后三年换了肾

我身边一个朋友叫阿平我从小和阿平一起长大,所以很多话我们之间都有沟通,阿平的工作是做钢筋生意买卖的,就是平常时候哪里有人做房子了需要很多钢筋做桩基或者楼面钢筋的都会来阿平这里采购或者叫阿平直接做好的钢筋笼子运到家里做建筑。

这行生意赚钱比较大,所以阿平家庭生活条件都很好,很早的时候阿平就买了一台30多万的汽车,在我们镇上阿平也是小康生活。

而且当时阿平也是我们同龄人当中最先结婚的,阿平娶了一个隔壁村的女孩,长得很漂亮,结婚第二年就生了一个女儿。这样的生活很让人羡慕,事业有盼头,老婆贤惠,还有一个可爱的女儿。

好景不长结婚后的第三年一场突如其来的大病降临在阿平身上,阿平得了肾炎刚开始治疗了一段时间最后导致肾硬化,不得不把肾换掉。

好在阿平家的生活经济条件允许,不然后果真的不敢想象那么年轻的阿平,说得病就得病而且还得那么大的。其实那时候我们周围的人都由于不清楚,以为得了这大病就没得救了,包括阿平父母阿平老婆那次看到他家人个个都哭得伤心欲绝。其中最为难过的还是阿平的父亲,因为阿平的父亲对传宗接代的观念很强,只有一个儿子,而且阿平只生了一个女儿就得了病,意味着以后传宗接代无人。

后来阿平的家人带着阿平去了广州某大型医院治疗,再接着我听到消息说阿平换肾成功了,接着会慢慢恢复正常。

阿平在广州呆了四个月时间,就回到了家里进行疗养身体,回来后阿平的老婆对阿平照顾得很周到。

阿平刚换肾后的各种担心

当时听阿平说,他肾移植的第三天开始出现多尿症状,隔个十分钟就要老婆扶着去一趟洗手间排尿,走路上厕所都走怕了,这情况经历了六天时间才慢慢恢复过来正常的排尿。

现在回到家里休养,间隔去检查身体的时间是,3个月,6个月再到9个月定期检查就没事了,而且阿平说这次换肾新肾的融合能力非常好因为阿平比较年轻的原因。

当我见到阿平父亲的时候,他脸上的哀愁似乎少了一点点,当他沉默坐在那里的时候我就安慰他说,阿叔没事的,换了新的肾也就和以前一样了,很快就会恢复完好的,不用担心。

这时候阿平父亲说,没有想的那么简单,虽然能保住这条命,但是以后还不知道会发展的怎样,会不会发生排斥反应,还有一个就是命有多长,接着阿平父亲开始责怪阿平以前老是喜欢喝可乐和饮料导致的,然后又唉声叹气一旁抽起烟来。

从阿平父亲的忧郁眼里我可以清楚地知道,父亲怕阿平换肾以后的命不长,而且还有一点就是阿平以后过夫妻生活能不能生儿子传宗接代的问题。

我当时认为有这些思想和考虑也很正常的,望子成龙,传宗接代的事总是很现实的。毕竟那时候广告牌上面都挂着很多字眼,“男人肾好腰好,老婆更疼爱自己”“男人肾好,你好我也好”等等关于肾好的广告台词。

那时候很多人认为包括我也是这样认为的,肾不好换了肾,夫妻生活的同房就会没有了,以后就不能生小孩子了。

五年后阿平的经历告诉我,这一切都想错了

阿平从换肾到现在已经五年时间了,看上去阿平和平常人没什么区别,最惊讶的事是阿平夫妻俩又生下了两个儿子,加前面的一个女儿,阿平已经有三个小孩了。阿平的老婆现在看上去气色也很好很年轻显得漂亮,三个小孩健康上也是非常好。阿平工作中正常开车送货,有时候还会和工人一起扎钢筋笼。

这里可以看出阿平虽然换了一次肾,只要调整得好,是能和正常人一样的生活的。

因为我和阿平感情好,很多话我们都可以聊,就问起了阿平换肾之后的生活琐事,阿平告诉我;

1,换肾以后阿平体质恢复得好,在恢复了有两个月多一点的时间阿平就和老婆同房了。

2,换肾后一年恢复得正常了,同房时间的长久和以前没有什么两样,只是自己稍微节制一下,一个月次数能减少一点就一点吧。

3,换肾以后阿平的饮食清淡了很多,煮菜比较咸一点也不敢吃,有时候自己吃的菜还分开煮,因为怕咸。

4,比以前更注重身体了,有时候阿平觉得嘴巴干苦的情况下第一时间就会去医院做检查。

5,饮料和可乐阿平现在不喝了,只喝白开水。

6,阿平现在非常注重休息,晚上九点半之前必须躺在床上等待睡觉。年轻人熬夜对身体不好,以前有可能熬夜熬出了问题,阿平说。

7,由于过早睡,那么早上六点半钟就会醒来,醒来后阿平就会去散步。

8,对于生气动肝火的事情阿平说自己很少的,对于店铺里面那些欠帐收数目的事情阿平直接交给老婆打理了,以免受气动了自己肝火。

9,现在阿平的爸妈也没话说阿平了,工作阿平一样做,小孩已经有两个儿子,父亲经常带着他的孙子游玩也挺开心。

阿平说以上是他换肾后对生活的改变,仔细一想这些事都是平常人一样的做法,所以换肾的前提下只要新肾能很好融合在身体上,不产生排斥反应那么和正常人没有太大的区别。

所以以上阿平的事例可以看出,换了肾对夫妻同房之间事也没有太大影响。

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机器学习是什么意思?

什么是人工智能?

要了解什么是机器学习,必须首先查看人工智能(AI)的基本概念。AI被定义为表现出与人类相似的认知能力的程序。使计算机像人一样思考并以我们的方式解决问题是人工智能的主要宗旨之一。人工智能是一个总括性术语,用于表示所有可以像人类一样思考的计算机程序。任何具有特征(例如自我完善,通过推理学习)甚至基本的人类任务(例如图像识别和语言处理)的计算机程序都被视为AI的一种形式。人工智能领域包括机器学习和深度学习的子领域。深度学习是机器学习的更专业版本,它利用更复杂的方法来解决难题。但是要注意的一件事是机器学习和人工智能之间的区别。虽然机器学习是概率性的(可以解释输出,从而排除了AI的黑匣子性质),但深度学习却是确定性的。

人工智能将成为一个伟大的变革者,它将提高许多部门的效率,并实现创造更高价值的服务,从而带动整体经济增长,是推动社会进步的强劲引擎。

什么是机器学习?

机器学习是最流行的预测未来或对信息进行分类以帮助人们做出必要决策的技术。机器学习算法经过实例或示例训练,从中可以从过去的经验中学习并分析历史数据。因此在遍历示例的过程中,它能够识别模式以便对未来做出预测。

机器学习是人工智能(AI)的一种应用,它使系统能够自动学习并从经验中进行改进,而无需进行明确的编程。机器学习专注于计算机程序的开发,该程序可以访问数据并自己学习。学习的过程始于观察或数据,例如示例,直接经验或指导,以便根据我们提供的示例查找数据模式并在将来做出更好的决策。主要目的是允许计算机在没有人工干预或帮助的情况下自动学习,并相应地调整操作。但是,使用经典的机器学习算法,文本被视为关键字序列;相反,基于语义分析的方法模仿了人类理解文本含义的能力。

事实证明,机器学习(ML)是过去十年中最具颠覆性的技术进步之一。在竞争日益激烈的科技世界中,ML使企业能够快速跟踪数字化转型并进入自动化时代。甚至有人可能认为AI/ML必须在某些垂直领域保持相关性,例如数字支付和银行中的欺诈检测或产品推荐中。

机器学习定义为对计算机程序的研究,该程序利用算法和统计模型来进行推理和模式学习,而无需进行明确的编程。在过去的十年中,机器学习领域取得了重大发展。

机器学习和人工智能的关系。机器学习是AI的专有子集,仅保留给可以动态改进的算法。它们不是像许多AI程序一样针对一项任务进行静态编程的,即使在部署它们之后也可以进行改进。这不仅使它们适用于企业应用程序,而且还是一种在瞬息万变的环境中解决问题的新颖方法。机器学习还包括深度学习,这是掌握AI未来关键的专业学科。深度学习具有神经网络的功能,神经网络是一种基于人脑物理结构的算法。神经网络似乎是AI研究中最有生产力的发展方向,因为它可以比以前更紧密地模拟人脑。借助机器学习算法,AI不仅可以执行编程要完成的任务,还可以进行开发。在ML进入主流之前,AI程序仅用于自动化业务和企业环境中的低级任务。这包括诸如智能自动化或基于规则的简单分类之类的任务。这意味着AI算法仅限于其处理范围。但是,通过机器学习,计算机能够超越编程的要求,并随着每次迭代而不断发展。

机器学习从根本上与人工智能不同,因为它具有发展的能力。使用各种编程技术,机器学习算法能够处理大量数据并提取有用的信息。这样,他们可以通过从提供的数据中学习来改进以前的迭代。

人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉有什么区别?

人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉将成为历史上最大的技术革命。

人工智能是计算机科学的一个子集,通过运行程序,机器看起来像是智能的。这是一个非常广泛的主题,涉及从购物中心的自动门到当今建造的最智能系统的所有内容。

机器学习是一种为计算机提供一组规则和任务,然后让计算机找出完成这些任务的方法的实践。机器本质上是在没有知识的情况下启动的,通过反复试验得出了合适的解决方案。机器学习的动力是神经网络。

神经网络是一种算法和数据结构,旨在让机器根据一系列输入来分类和预测输出。神经网络是大脑的类似结构。它由节点(脑细胞),连接和权重组成,并遵循“梯度下降”原理。网络具有两种操作模式:训练和推理。在训练模式下,许多数据集被馈入输入节点,并调整权重。在推论模式下,未知数据被馈送到输入节点,并且系统建议输出。对神经网络的理解还有很多,但这是一个非常广泛的概述。神经网络通常非常复杂,需要大量的计算能力来训练。

深度学习网络在其中使用神经网络。深度学习网络和神经网络架构有很多共同点。它们都具有输入和输出层以及训练和推理模式。但是,通常在深度学习网络中会实现卷积和最大池化之类的一些新的转折,以使算法运行更快并允许进行更深的计算。简而言之,可以将深度学习网络视为神经网络的网络。

计算机视觉是一种通过传感器为机器提供其周围环境知识的实践。过去,这是非常脆弱和复杂的任务,需要特定的量身定制的算法来分析像素。这些算法不灵活,必须在特定情况下使用,并且极易受到旋转和光照的影响。硬件GPU的速度和数量方面的最新发展使计算机能够利用深度学习网络来帮助缓解标准计算机视觉算法中遇到的问题。

人工智能是使用计算技术扩展人类智能的科学技术,它包含众多领域,计算机视觉就是其重要的一个研究方向;机器学习是实现人工智能的方法之一,而深度学习又是一种具体实现机器学习的技术。

机器学习的历史

机器学习的历史非常复杂,机器学习不是一个整体的概念,而是在过去70多年或更久的时间里有各自不同起源的集合、工具和技术。但是仍然有一些时间点可以被标记为足够重要,足以使我们今天所看到的形式体现出机器学习,下面给出了机器学习历史中发生的一些里程碑:

研究时期(1940年代以前)。在1940年前的这一时期,研究将机器学习和AI视为简单的科幻小说。研究人员几乎不知道他们所认为的小说会在几十年后变成现实。机器学习的历史始于广泛的研究,没有实际的愿景转化为我们今天所理解的机器学习。

从意图到行动(直到1980年)。在1943年,第一个神经网络播下了将小说变成现实的种子。在那之后,研究和应用在机器学习的历史上与光速并驾齐驱。对计算机进行欺骗性测试以欺骗人类以至于认为前者是人类,这也成为了真实智能的证明。最近的算法诞生于1967年,奠定了非常基本的模式识别框架。在此之前,此类场景只为大屏幕保留,但是机器学习将它们带入了现实生活。

科幻小说到现实(1980-2000)。机器学习历史上稳步增长的发展开始使一些最牵强的科幻小说栩栩如生。1981年,世界引入了基于解释的学习,使计算机可以丢弃不重要的数据。IBM的Deep Blue击败人类世界象棋冠军。毫无疑问,1980-2000年将以前的基础变成了现实,并为直接提供业务收益的现代机器学习奠定了基础。

现代机器学习(2000年后)。2006年是“深度学习”一词的诞生之年。目的是阐明计算机可以看到和区分图像和视频中的对象和文本。语音识别和图像标记是深度学习的现代应用。2011年Google Brain诞生了,它能够发现和分类像猫一样的物体。Google神经网络可以以81.7%的准确度检测人脸。2014年是Facebook开发DeepFace的一年。机器学习的现代时代激发了许多有意义的合作并创造更好的生活质量。

我们所拥有的技术将随着新的一天而展开。但是,可以肯定的是,机器学习及其与其他数字干扰(如IoT,虚拟现实)的协作无疑为更有意义和更具生产力的未来奠定了基调,未来可期!

机器学习如何工作?

随着数据的指数增长,需要一种能够处理这种海量数据的系统。像深度学习这样的机器学习模型允许通过准确生成预测来处理绝大多数数据。机器学习彻底改变了我们感知信息的方式以及从中获得的各种见解。

这些机器学习算法使用训练数据中包含的模式来执行分类和将来的预测。每当将任何新输入引入ML模型时,它就会将其学习到的模式应用于新数据,以进行将来的预测。根据最终精度,可以使用各种标准化方法来优化其模型。这样,机器学习模型将学习以适应新的示例并产生更好的结果。

机器学习的类型。机器学习算法可以分为以下三种类型:监督学习、无监督学习和强化学习。

与任何方法一样,有多种方法来训练机器学习算法,每种方法各有优缺点。要了解每种机器学习的利弊,我们必须首先查看它们摄取什么样的数据。

写在最后

机器学习是人工智能的一种应用,它使系统无需进行编程或监督即可学习和改进,它从数据或经验中学到的方法的集合。遗传算法和群体智能被认为是从周围环境中学习的方法。成熟度促进了本领域方法的统计和概率基础。因此,如今机器学习的成熟化带给我们的要点是,它将很快成为主流领域,人们将工作并依赖于机器学习。同时作为一种不断发展的语言,持续的技术进步必将冲击机器学习领域,这将塑造机器学习的未来。

以上是我的浅薄之见,欢迎指正,谢谢!

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