大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 机器学习博弈的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 机器学习博弈的解答，让我们一起看看吧。
写Python爬虫一定要用到chromedriver吗？
如果能用requests库区抓取数据的话，就不必用selenium，因为这个再执行效率上并不是很快。
下面介绍一下selenium
selenium是一个自动化运维的工具，它可以驱动谷歌浏览器、火狐浏览器等，去自动打开网址并对其进行相关操作，比如填写表单、点击按钮、滑动验证码等。
能从web界面获取信息。 比如获取12306票务信息，招聘网站职位信息，财经网站股票价格信息 等等，然后用程序进行分析处理。
Selenium 的自动化原理是这样的
从上图可以看出：
首先告诉你，不是。
这个驱动是基于selenium库的。使用这个驱动表示可以使用浏览器来进行数据***集。
如果你知道某个***的具体地址，你也可以直接使用
reques.get
（“...”）直接进行数据的***集。只是使用这个插件可以简化咱们很多的工作量，最初这个插件其实是用来模拟人工进行web测试的。所以告诉你，爬虫不一定用chromedriver驱动这篇文章主要是从Python编程语言生态系统的角度编写的。我注意到，Selenium已经成为非常流行地用来抓取从网页上的数据，所以chromedriver也是必备的。是的，您可以使用Selenium进行网络抓取，但我觉得这不是一个好主意。
我个人也认为，教导如何使用Selenium进行网页抓取的文章为日常使用工具进行网页抓取提供了一个不好的例子。
首先，Selenium不是Web抓取工具。它是“用于自动化Web应用程序以进行测试”，该声明来自Selenium主页。其次，在Python中，有一个更好的工具Scrapy开源Web爬网框架。精明的读者会问：“ 与Python相比，使用Scrapy有什么好处？”，您将获得速度和很多速度，开发速度和Web抓取时间的速度，而且代码更干净些。
有一些技巧可以使Selenium Web抓取速度更快，如果使用Scrapy，则不会出现此类问题，而且速度更快。
仅仅因为这些文章的存在证明了（至少对我而言）人们使用了错误的工具进行工作，例如“ 当您唯一的工具是锤子时，一切看起来都像钉子 ”。
我个人仅使用Selenium进行网页测试。我会尝试使用它来自动化Web应用程序（如果没有其他选择），但是到目前为止，我还没有这种用例。使用Selenium作为Web抓取工具时，我可以看到的唯一例外是，如果要抓取的网站正在使用JavaScript来获取/显示需要抓取的数据，而且它防爬虫技术很厉害，需要你模仿浏览器去捕获，这时候用Selenium是个明智的选择。
如您所料，我的建议是使用Scrapy。我选择Scrapy是因为我花了更少的时间来开发Web抓取程序（Web Spider），并且执行时间很快。我发现由于Scrapy Shell和缓存，Scrapy的开发速度更快。在执行过程中，由于可以同时完成多个请求，因此速度很快，这意味着数据传递将不会按照请求的顺序进行，只是您在调试时不会感到困惑。
不一定，要看网页使用的技术
爬虫的目的是抓取页面元素，普通的网站，页面都是在后端渲染以后发送到浏览器显示，爬虫可以直接定位元素，而另一些则不然，所以如果没有形成页面肯定需要使用浏览器驱动来，渲染页面，然后我们才能拿到页面元素。
如果是后端渲染好，直接在浏览器呈现的，不需要用Chrome驱动，
如果是在浏览器才开始渲染，也就是说传输到浏览器的不是静态页面，而是一堆js文件，那么就需要用chrome driver了。
如果是让我写，我优先选用selenium(chromedriver)，模拟正常浏览。效率低很多，但是数据靠谱。
写爬虫，目的是获得数据。如果是简单、无争议公开的数据，只要不对服务器造成压力，方法都不重要。但往往要获取的数据，很多情况下对方都不希望通过爬虫自动化轻易得到。这时候，双方工程师、甚至是律师就要博奕了。
红方：基于数据统计、机器学习的方法，判断[_a***_]与常人浏览的途径很多。
蓝方：针对红方的可能手段，也有很多途径。所谓上有政策，下有对策。比如维护一个IP池自动切换。博奕，说白了就是斗争。没有永远胜利的一方。花费精力写一个专业爬虫，但这个爬虫可能也需要维护的。个人觉得不值得，应该想想其他方式。
大前端的语言，js+抓包分析是更加胜任爬虫的语言。一是爬取的数据，大部份都是来自网站或APP。用原汁原味的js，再对口不过。同时，效率会更高。据我所知，很多竞争对手爬取对方的价格，基本都绕不开js。用python会适得其反。
人工智能领域非计算机专业的可以入行吗？
谢谢邀请！
机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。
首先，人工智能领域是一个典型的交叉学科，不仅计算机专业的毕业生可以向人工智能领域发展，数学、物理、自动化、机械类等专业的毕业生也可以从事人工智能领域的研发工作，随着人工智能行业的生态不断健全和发展，未来更多专业的毕业生都可以向人工智能领域发展。
如果要从事人工智能领域的研发工作，需要具备以下几个方面的知识基础：
第一：数学知识。人工智能领域的研发分为六大方向，分别是机器学习、计算机视觉、自然语言处理、自动推理、知识表示和机器人学，这六大方向的研究都需要研发人员具备扎实的数学基础，包括高数、线性代数和概率论知识。当然，研发人员还需要学习大量的算法知识，算法设计、算法实现和算法训练往往是人工智能领域研发的核心环节。
第二：计算机基础。人工智能的研发需要具备一定的计算机基础知识，包括操作系统、计算机网络、数据库和编程语言知识，其中编程语言是算法实现的主要方式，目前Python语言在人工智能领域的应用比较多，而且Python语言学起来也比较简单，所以对于计算机基础比较薄弱的初学者来说，可以从Python语言开始学起。
第三：人工智能基础。不论往人工智能领域的哪个方向发展，从业者都需要具备一定的人工智能基础知识，这些人工智能的基础知识是从事人工智能领域研发的重要基础。从目前的人工智能技术体系来看，人工智能领域的基础知识包括人工智能的概念、问题求解、搜索、博弈、约束满足问题、推理与规划、机器学习等内容。
最后，机器学习的内容具有较高的难度，需要学习者有一个系统的学习过程，通过读研的方式来入行人工智能领域是个不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
传统计算机科学的数学基础是离散数学（数理逻辑），而现在谈论的人工智能被狭义化了，特指深度学习这个分支，而深度学习是基于神经网络的技术，其数学基础是概率论和统计学，因此一些非计算机专业如通讯与电子、信号与信息处理、医学电子等，或者其它以概率论和统计学为基础的专业，转深度学习很容易。计算机院系搞人工智能，也从传统的计算机科学向这个方向转。
身为数据分析师，如何避免成为一台“取数机”？
数据分析师就是用简单、通俗的数据表现方法表达数据内在的本质及规律性。要完成此目的并不是简单的进行一系列的数字逻列，而是要在充分的大量的数据基础上进行分析、判断，此外还需进行各种调查研究，进行对***析，找出可信的、有说服力的行业或糸统资料，为领导分析、判断提供科学的数据支持。
这好像是很多数据分析师难逃的命运！
不过从根源上来说本人认为原因有两个:
第一，公司和领导缺乏认知，对于岗位定位不明确，放纵一个本来可以创造更多价值的岗位变成了一个取数机器！
第二，数据分析师是一个同时偏业务测和技术侧的岗位，但其核心还是对于问题的思考方式，并非一身技术才华就能做得很好的，所以这一块还是靠着个人扎实技术的同时，多思考业务真正的问题，很多问题并非真正的问题，就好像之前遇到过一个公司一直在努力解决公司的投诉问题，殊不知投诉的根源是产品问题！
到此，以上就是小编对于python 机器学习博弈的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 机器学习博弈的3点解答对大家有用。
