上海Python培训机构多少钱

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python爬虫简历怎么写？

python爬虫简历如下：

1 基本信息

求职岗位：Python爬虫工程师（全职）

期望薪资：15000以上

姓名：xx

手机号码：xxxx

邮箱：xxxx@qqcom

毕业院校：厦门大学软件学院

2掌握技能

1Python中8种数据类型的精通使用

2Python匿名函数、列表推导式、装饰器的熟练使用

3Python中re、requests、beautifulSoup等库的熟练使用

4Python爬虫框架Scrapy的熟练使用

5Python爬虫伪装中代理IP、UserAgent的熟练使用

6Python与scrapyt-redis分布式爬虫的基本使用

7Python *** 作Mysql数据库增删改查

8Python *** 作MongoDB数据库增删改查

9Python建立数据库连接池提高效率

10团队协作开发工具git的熟练使用

11熟悉Linux日常工作环境，熟练掌握常用命令和调优监控手段

12python机器学习库scikit-learn库的熟练使用

13python科学计算库numpy、scipy和数据分析库pandas的熟练使用

3项目经验

1基于Selenium的12306自动刷票软件

2基于Scrapy爬取伯乐在线网站存入mysql数据库

3基于GradientBoosting模型的厦门市房价预测系统

4个人特质

1思维清晰，优化代码，解决Bug，能够独立完成项目

2逻辑推理能力较强，理解能力较强

3代码可读性强，代码可复用性高，变量命名规范。

4喜欢写博客分享心得，个人博客：xxxx

5接受996工作制

5其他

可能对贵司有用的个人相关信息:

1有硬件维护实施经验，能够部署服务器和局域网。

2个人期望在大城市发展，以后往数据科学家方向发展。

3有队伍管理经验，大学期间任龙舟队队长，培训班级任班长协助老师给同学解决问题。

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回归分析是一种应用广泛的统计分析方法，在金融，医学等领域都已经成功应用，而且是比较简单也比较常用的算法了，是经得起考验的，结果解读也很友好。

这次我们就先以最常见的Excel表格来做回归分析,Excel表格的功能远比我们想的强大（一般的回归分析，只要是数据量不是很大，Excel完全可以搞得定，而且上手十分容易，不需要一行代码，就可以轻松搞定）

一般是利用最小二乘法来计算出回归模型的参数值。但是得到的回归方程到底有没有统计学意义，还需要对回归方程进行各种检验，主要是回归方程显著性检验，回归系数显著性检验，残差分析等。

数据集：波士顿房价数据

波士顿房价数据已被用于许多涉及回归问题的机器学习论文中，所有我们拿这个成熟的数据集来预测房价练练手！数据如下：

CRIM 城镇人均犯罪率

ZN 占地面积超过25万平方英尺的住宅用地比例

INDUS 城镇非零售业务地区的比例

CHAS 查尔斯河虚拟变量 (= 1 如果土地在河边；否则是0)

NOX 一氧化氮浓度（每1000万份）

RM 平均每居民房数

AGE 在1940年之前建成的所有者占用单位的比例

DIS 与五个波士顿就业中心的加权距离

RAD 辐射状公路的可达性指数

TAX 每10,000美元的全额物业税率

PTRATIO 城镇师生比例

B 1000(Bk - 063)^2 其中 Bk 是城镇的黑人比例

LSTAT 人口中地位较低人群的百分数

MEDV 以1000美元计算的自有住房的中位数

做回归分析前，先看下特征的相关性，如下：

注：Excel内置的相关系数是pearson相关系数

好像和价格的相关性都差不多，那我们做一个回归拟合看看，Excel界面如下：

得到结果如下：

残差图

特征残差拟合图

注：回归方程的显著性检验是F检验也就是方差分析，回归方程系数检验是T检验

结果说明：

1，回归统计：R Square表示拟合度，就是方程对数据的拟合程度，当然是越大越好，此时为074

2，方差分析：F=108057，这个F是啥？是F统计量，回归方程的显著性检验是用的F检验，sig F=69468E-135 <005,所有这个方程是显著的，有意义的！

3，回归系数coefficient显著性，看T——Start值，看特征对于的P值，如图：特征INDUS,AGE对应的T统计量均小于1，P值大于005，说明这两个系数与y（price）的线性关系不显著，不应该保留在回归方程中，也可以再结合特征残差拟合图来看一下特征的有效性

看来得把这两个线性关系不显著的特征去掉之后再重新做回归!

这一次的回归方程和回归系数都有显著性，但是这个R Square=0740545，好像和不剔除变量没什么差别，甚至还小一点，这就有点尴尬了。

整体的方程拟合度才074，效果不是很好。

我们用python来做一下看看

首先来筛选特征，有两种方法SelectKBest和f_regression

注：f_regression 是单因素线性回归F检验，SelectKBest方法可以调用检验方法，如：卡方检验chi2，还有针对分类的方差分析的f_classif,当然也可以调用f_regression方法，还可以选择前k个分数较高的特征，去掉其他的特征。所以这个方法更强大，推荐使用这个。

结果如下：

这两种方法得到的结果一样，对应的特征的P值都小于005，没法去掉一些特征

再注：目前python提供的有方差分析，卡方检验的方法，但是一直没有发现T检验的方法。可能是因为T检验其实也算是一种F检验的缘故吧，至于是不是因为这，我也不知道，这只是我猜的！但是用Excel做的时候即使去掉两个不显著的特征，好像对回归结果没有什么大的影响，所有在python中干脆都显著了，

数据分成训练集和测试集，通过在训练集和测试集上的得分对比来判断是否过拟合还是欠拟合，可以直接得到回归系数和截距，如下如：

从结果看，回归方程的拟合度在073左右，和用Excel做的差不多，没有提高，反而略微降低了。

绘制交叉验证预测图

从结果看，拟合的并不是很好。

后记：

结合Excel和python做的回归方程拟合度都是在074左右，效果只能是一般，看来得换一种方法来做。

零基础参加Python培训班学习，Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月！

以下是老男孩教育Python课程内容：

阶段一：Python开发基础

Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、 *** 作系统原理、安装linux *** 作系统、linux *** 作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。

阶段二：Python高级级编编程&数据库开发

Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。

阶段三：前端开发

前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM *** 作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。

阶段四：WEB框架开发

WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。

阶段五：爬虫开发

爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aio>

关注

当影响因变量的因素是多个时候，这种一个变量同时与多个变量的回归问题就是多元回归，分为：多元线性回归和多元非线性回归。这里直说多元线性回归。对比一元线性回归：

11多元回归模型：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε

y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+ε

12多元回归方程

E(y)=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk

E(y)=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk

13估计的多元回归方程

y^=β0^+β1^x1+β2^x2+…+βk^xk

y^=β0^+β1^x1+β2^x2+…+βk^xk

21对参数的最小二乘法估计：

和一元线性回归中提到的最小二乘法估计一样、这不过这里的求导变量多了点、原理是一样的、这里需要借助计算机求导、就不写了。

3 回归方程的拟合优度：

31 多重判定系数：(Multiple coefficient of determination)

R2=SSRSST=1−SSESST

R2=SSRSST=1−SSESST

注解：

(1 ) 对于多重判定系数有一点特别重要的需要说明：自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变量数量。当增加自变量时，会使预测误差变得较小，从而减小残差平方和 SSESSE。自然就会是 SSRSSR变大。自然就会是 R2R2变大。这就会引发一个问题。如果模型中增加一个自变量，即使这个自变量在统计上并不显著， R2R2的值也会变大。因此为了避免这个问题。提出了 调整的多种判定系数(adjusted multiple coefficient of determination):

R2a=1−(1−R2)(n−1n−k−1)

Ra2=1−(1−R2)(n−1n−k−1)

R2aRa2 同时考虑了样本量 (n)(n) 和模型中自变量的个数 (k)(k) 的影响，这就使得 R2aRa2 的值永远小于 R2R2，而且 R2aRa2 的值不会因为模型中自变量的个数增多而逐渐接近于 11

(2 ) R2R2 的平方根成为多重相关系数，也称为复相关系数， 它度量了因变量同 kk 个自变量的相关程度。

32 估计标准误差

同一元线性回归一样，多元回归中的估计标准误差也是误差项 εε 的方差 σ2σ2 的一个估计值，

se=SSEn−k−1−−−−−−−−√=MSE−−−−−√

se=SSEn−k−1=MSE

4 显著性检验

在此重点说明，在一元线性回归中，线性关系的检验 (F检验)(F检验) 和回归系数的检验 (t检验)(t检验) 是等价的。 但是在多元回归中，线性关系的检验主要是检验因变量同多个自变量线性关系是否显著，在 kk 个自变量中，只要有一个自变量与因变量的线性关系显著， F检验F检验 就能通过，但这不一定意味着每个自变量与因变量的关系都显著。回归系数检验则是对每个回归系数分别进行单独的检验，它主要用于检验每个自变量对因变量的影响是否都显著。如果某个自变量没有通过检验，就意味着这个自变量对因变量的影响不显著，也许就没有必要将这个自变量放进回归模型中。

41 线性关系的检验

步骤：

（1）：提出假设

H0:β1=β2=…=βk=0

H0:β1=β2=…=βk=0

H1:β1,β2,…=βk至少有一个不等于0

H1:β1,β2,…=βk至少有一个不等于0

（2）：计算检验的统计量F

F=SSR/kSSE/(n−k−1)≈F(k,n−k−1)

F=SSR/kSSE/(n−k−1)≈F(k,n−k−1)

（3）：作出统计决策。

42 线性关系的检验

步骤：

（1）：提出假设

H0:βi=0

H0:βi=0

H1:βi≠0

H1:βi≠0

（2）：计算检验的统计量F

ti=βi^sβi^≈t(n−k−1)

ti=βi^sβi^≈t(n−k−1)

（3）：作出统计决策。

51 多重共线性

多重共线性：当回归模型中两个或两个以上的变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性。

多重共线性的判别：

（1）模型中中各对自变量之间显著相关

（2）当模型的线性关系检验 (F检验)(F检验) 显著时，几乎所有的回归系数 βiβi 的 tt 检验却不显著。

（3）回归系数的正负号与预期的相反。

（4）容忍度(tolerance) 与 方差扩大因子(variance inflation factor, VIF)

容忍度：某个变量的容忍度等于 1 减去该自变量为因变量而其他 k−1k−1 个自变量为预测变量时所得到的线性回归模型的判定系数。即 1−R2i1−Ri2。 容忍度越小，多重共线性越严重。通常认为 容忍度小于 01 时，存在严重的多重共线性。

方差扩大因子：容忍度的倒数。 因此，VIFVIF 越大，多重共线性越严重，一般认为 VIFVIF 的值大于10时，存在严重的多重共线性。

52 多重共线性的处理

常见的两种办法：

（1）将一个或多个相关的自变量从模型中剔除，使保留的自变量尽可能不相关。

（2）如果要在模型中保留所有的自变量，那么应该：

（21）避免根据 tt统计量对单个参数 ββ 进行检验，

（22）对因变量 yy 值的推断（预测和估计）限定在自变量样本值的范围内。

53选择变量避免共线性的几种方式，

在建立回归模型时，我们总是希望用最少的变量来说明问题，选择自变量的原则通常是对统计量进行显著性检验，检验的根据是：将一个或一个以上的自变量引入回归模型中时，是否使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少，如果增加一个自变量使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少，则说明有必要将这个变量引入回归模型中，否则，没有必要将这个变量引入回归模型中。确定在模型中引入自变量 xixi 是否使残差平方和 (SSE)(SSE) 显著减少的方法，就是使用 FF 统计量的值作为一个标准，以此来确定在模型中增加一个自变量，还是从模型中剔除一个自变量。

变量选择方式：

531 向前选择;

第一步： 对 kk 个自变量分别与因变量 yy 的一元线性回归模型，共有 kk 个，然后找到 FF 统计量的值最大的模型及其自变量 xixi 并将其首先引入模型。

第二步： 在已经引入模型的 xixi 的基础上，再分别拟合 xixi 与模型外的 k−1k−1 个自变量的线性回归模型，挑选出 FF 值最大的含有两个自变量的模型， 依次循环、直到增加自变量不能导致 SSESSE 显著增加为止，

532向后剔除

第一步：先对所有的自变量进行线性回归模型。然后考察 p<kp<k 个去掉一个自变量的模型，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除，

第二步：考察 p−1p−1 个再去掉一个自变量的模型，使模型的SSE值减小最少的自变量被挑选出来从模型中剔除，直到剔除一个自变量不会使SSE值显著减小为止，这时，模型中的所剩自变量自然都是显著的。

533逐步回归

是上面两个的结合、考虑的比较全，以后就用这个就可以。

具体的分析过程、咱们以spss的多元回归分析结果为例。

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