趋近智
应用数据科学：方法与实践
章节 1: 高级数据获取与准备
连接数据库和数据仓库
使用Web API获取数据
网页抓取结构化数据的技巧
高级数据清洗方法
处理缺失值的策略
数据转换与标准化方法
合并与连接不同数据集
动手实践：数据获取与规整
章节 2: 实用特征工程
从数值数据生成特征
高效编码类别变量
从文本数据生成特征
交互项与多项式特征
PCA降维
使用统计方法选择特征
实践：特征创建与选择
章节 3: 构建与调整预测模型
常用监督学习算法回顾
实施线性回归与逻辑回归
应用基于树的模型
梯度提升机介绍
使用网格搜索和随机搜索进行超参数调优
模型准确度评估
交叉验证策略
动手实践：模型训练与超参数优化
章节 4: 应用无监督学习
理解聚类方法要点
实现K-Means聚类
应用 DBSCAN 进行基于密度的聚类
异常检测方法简介
用于可视化的降维
动手实践：聚类与异常检测练习
章节 5: 模型部署要点
保存和加载训练好的模型
模型服务框架简介
构建模型预测的REST API
使用 Docker 容器化应用
模型监控基本要点
实践：创建模型API并将其容器化
网页抓取结构化数据的技巧
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- Beautiful Soup Documentation, Leonard Richardson, 2024 - Beautiful Soup 4 的官方文档，介绍了其用于解析 HTML 和 XML 文档以及提取数据的方法。
- Requests: HTTP for Humans™, Kenneth Reitz and others, 2024 - Requests 库的官方文档，详细说明了如何发送 HTTP 请求以可靠地获取网页内容。
- Web Scraping with Python: Collecting Data from the Modern Web, Ryan Mitchell, 2018 (O'Reilly Media) - 一本全面的书籍，解释了网页抓取原理、道德考量、使用 Beautiful Soup 和 Scrapy 等 Python 库的实用技术以及处理动态内容。
- Scrapy Documentation, Scrapy developers, 2024 - Scrapy 的官方文档，Scrapy 是一个用于 Python 的快速、高级网络爬虫和抓取框架，适用于大型项目。