随着互联网技术的快速迭代和更新，面对数量庞大且复杂的不同类型的数据，如何处理并获得有效的分析已经成为我们讨论的话题。人们对新闻的理解和认知也变得越来越不清晰，尤其中老年人容易被无良新闻媒体的恶意话题所误导。所以本人选择做一个新闻数据分析与可视化，可以让用户尽快了解国内外发生的一些大事，对网络新闻准确分类，提高信息的利用率。 本次毕业设计从总体来看分为四个过程，首先，选择国内腾讯新闻网站，使用Python中的Selenium库获取新闻相关数据集，并使用Pandas库的去重函数对新闻数据进行去重和预处理等操作。其次，使用Navicat创建MySQL数据库，确定表字段，创建数据库表，将预处理后的数据存入创建的数据库表中。然后，对处理好之后的新闻数据使用机器学习的算法构建模型。使用TF-IDF文本转向量，分析数据新闻的相关结果，使用KNN算法分类新闻。最后，使用Django搭建可视化大屏将我们分析的结论展示在数据大屏，供使用者查看。 如果你是答辩老师，你将如何提问

感谢你的介绍，以下是我准备好的问题：

1. 你在新闻数据预处理的过程中，使用了哪些技术手段？如何保证数据的质量和准确性？

2. 你在构建机器学习模型时，考虑了哪些算法和技术？为什么选择这些算法和技术？

3. 在可视化大屏的展示方面，你考虑了哪些因素？如何保证用户能够清晰地了解数据分析的结果？

4. 在整个项目的实现过程中，你遇到了哪些挑战？如何解决这些挑战？

5. 最后，你觉得这个项目对于用户有什么实际的帮助和意义？在实际应用中，你有什么改进和完善的计划？

相关问题

每次迭代所使用的样本数和输入数据的数量是一个意思吗？

每次迭代所使用的样本数和输入数据的数量不是完全相同的概念。输入数据的数量是指整个数据集中的样本数量，而每次迭代所使用的样本数是指在训练过程中，每次更新模型参数时所使用的样本数量。

在训练神经网络时，通常采用批量处理的方式进行训练，每次将一定数量的样本输入到神经网络中进行前向传播和反向传播。这里的样本数量就是每次迭代所使用的样本数。而输入数据的数量是指整个数据集中的样本数量，通常会将整个数据集分成若干个批次进行训练，每个批次中包含一定数量的样本。

例如，一个数据集包含1000个样本，如果将batch size设置为32，则每次迭代所使用的样本数为32，需要进行1000/32=31.25次迭代才能将整个数据集遍历一遍。因此，输入数据的数量为1000，每次迭代所使用的样本数为32，两者是不同的概念。

数据结构与算法分析 迭代法

迭代法是一种解决问题的方法，它通过重复执行一定的步骤来逐步逼近问题的解。在数据结构与算法分析中，迭代法常用于处理具有重复性质的问题，例如搜索、排序、遍历等。

在算法设计中，使用迭代法可以将一个问题划分为多个子问题，并通过重复执行某些操作来逐步求解每个子问题，最终得到整体的解决方案。迭代法通常使用循环结构来实现，每次迭代都根据上一次迭代的结果进行更新，直到满足停止条件。

在数据结构中，迭代法常用于遍历数据结构中的元素。例如，在链表中查找某个元素时，可以通过循环迭代每个节点来逐个比较节点的值。在二叉树中进行前序、中序或后序遍历时，也可以使用迭代法来模拟递归的过程。

总的来说，迭代法是一种常见且重要的问题求解方法，在数据结构与算法分析中具有广泛应用。它通过逐步逼近问题的解，通过重复执行操作来实现问题的求解。