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    做爬虫时绕过反爬机制的关键在于伪装成正常用户。1.设置随机User-Agent模拟浏览器访问,使用fake_useragent库随机生成不同UA。2.使用代理IP避免IP封禁,维护代理池并定期检测可用性。3.控制请求频率并加入随机延迟,模拟人类行为降低风险。4.使用Selenium或Playwright模拟真实浏览器操作,配合无头模式和等待时间提升伪装效果。通过这些手段可在多数场景下稳定采集数据。
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    数据标准化是机器学习中不可或缺的一步,因为它能消除不同特征之间的量纲影响,加速模型收敛,并提升依赖距离计算算法的性能。1.标准化可防止数值范围大的特征(如收入)在模型训练中占据主导地位,使模型更公平地对待所有特征;2.对基于梯度下降的模型(如线性回归、神经网络),标准化使损失函数等高线更圆润,加快收敛速度;3.对KNN、SVM等算法,标准化确保距离计算合理,避免结果失真。常用方法包括StandardScaler和MinMaxScaler:前者适用于数据近似正态分布或模型对分布敏感的情况,后者适合需要将数据
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