原文:(数据科学学习手札132)Python+Fabric实现远程服务器连接

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https: github.com CNFeffery DataScienceStudyNotes 简介 日常工作中经常需要通过SSH连接到多台远程服务器来完成各种任务,当需要操作的服务器众多,且要执行的任务涉及命令繁多时,如果可以以自动化的方式模拟SSH连接及执行命令的繁琐过程,对工作效率的提升是非常可观的。 本文我就将带大家学习在Python中使 ...

2021-12-05 19:19 0 940 推荐指数:

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数据科学学习手札66)在ubuntu服务器上部署shiny

一、简介   shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种 ...

Sat Aug 10 00:43:00 CST 2019 0 436
数据科学学习手札26)随机森林分类原理详解&Python与R实现

一、简介   作为集成学习中非常著名的方法,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”,由于其简单、容易实现、计算开销小,使得它在现实任务中得到广泛使用,因为其来源于决策树和bagging,决策树我在前面的一篇博客中已经详细介绍,下面就来简单介绍一下集成学习与Bagging; 二、集成 ...

Sat Apr 14 04:04:00 CST 2018 0 6244
数据科学学习手札65)利用Python实现Shp格式向GeoJSON的转换

一、简介   Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量、易解析的优点 ...

Tue Jul 09 20:16:00 CST 2019 0 868
数据科学学习手札29)KNN分类的原理详解&Python与R实现

一、简介   KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类; 二、原理   KNN ...

Thu Apr 26 06:11:00 CST 2018 0 1109
数据科学学习手札24)逻辑回归分类原理详解&Python与R实现

一、简介   逻辑回归(Logistic Regression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类而非回归方法,在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)、对数线性分类等;我们都知道可以用回归模型来进行回归任务,但如果要利用回归模型来进行分类该怎么办呢?本文介绍的逻辑 ...

Thu Apr 12 22:44:00 CST 2018 1 2907
数据科学学习手札30)朴素贝叶斯分类的原理详解&Python与R实现

一、简介   要介绍朴素贝叶斯(naive bayes)分类,就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论:   贝叶斯决策论(bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情况下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判 ...

Thu May 03 18:57:00 CST 2018 0 2451
数据科学学习手札50)基于Python的网络数据采集-selenium篇(上)

一、简介   接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib、requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个 ...

Fri Sep 07 23:24:00 CST 2018 0 882
 
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