010_基于随机森林算法(RF)的数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用TreeBagger函数实现
2022-08-14 12:05:00
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004_基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现
2022-08-14 09:08:29
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005_基于支持向量机(SVM)的数据分类预测 Matlab代码实现过程，调用了libsvm工具箱实现
2022-08-14 09:08:28
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007_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据回归预测 Matlab代码实现过程
2022-08-14 09:08:27
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主要介绍了Java多线程生产者消费者模式实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2022-07-28 01:48:24
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支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出，目前的版本（soft margin）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出，并在1995年发表。深度学习（2012）出现之前，SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法。
2022-07-06 21:05:47
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代码如下
from bs4 import BeautifulSoup #网页解析，获取数据
import sys #正则表达式，进行文字匹配
import re
import urllib.request,urllib.error #指定url，获取网页数据
import xlwt #使用表格
import sqlite3
import lxml
以上是引用的库，引用库的方法很简单，直接上图：
上面第一步算有了，下面分模块来，步骤算第二步来：
这个放在开头
def main():
baseurl ="https://movie.douban.com/top250?start="
2022-06-26 22:34:15
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