-机器学习项目第3页

机器学习（二）——端到端的机器学习项目

不离不弃芳龄永继概述第二章假设我们将亲自实践一个端到端的机器学习项目，体会真正的机器学习工程项目的过程。

GavinHarbus·2023-09-09 09:40

一个完整机器学习项目流程总结（转）

实际问题抽象成数学问题这里的抽象成数学问题，指的我们明确我们可以获得什么样的数据，目标是一个分类还是回归或者是聚类的问题，如果都不是的话，如果划归为其中的某类问题。获取数据获取数据包括获取原始数据以及从原始数据中经过特征工程从原始数据中提取训练、测试数据。机器学习比赛中原始数据都是直接提供的，但是实际问题需要自己获得原始数据。“数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据

meetliuxin·2023-09-09 00:32

wandb安装方法及本地部署教程

它为机器学习项目提供了一种简单而强大的方式来记录实验参数、跟踪指标、可视化模型和数据，并与团队

Dark universe·2023-09-08 09:02

使用Kubeflow构建机器学习流水线

在进行本次练习的时候，请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到Kubeflow上。我将使用FashionMNIST作为例子，因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需

RancherLabs·2023-09-07 23:05

机器学习：完整机器学习项目流程，数据清洗

一、完整机器学习项目流程数学抽象--任务目标明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。

生活的探路者·2023-09-06 19:22

Python开源项目周排行 2023年第30周

#2023年第30周2023年8月13日1AutoGluon亚马逊AI新开源自动机器学习项目，性能超过人类炼丹师，AutoGluon低调开源。

Python学习导航·2023-09-05 22:58

构建机器学习项目

机器学习策略简介为什么是机器学习？更为高效的构建机器学习系统的方法。什么是机器学习策略？如果例子的效果不理想，你的脑海里会涌现出很多提升准确率的思路：1.收集更多的数据2.增大训练样本多样性3.使用梯度下降法训练更长的时间4.换一种优化算法，比如Adam算法5.尝试更复杂或更简单的神经网络6.尝试dropout算法7.L2正则化8.改变网络架构，比如更换激活函数；改变隐藏单元数量等所以要学习一些基

带刺的小花_ea97·2023-09-04 19:15

兵马未动，粮草先行，6步精通机器学习中的数据准备

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：DavidLevinger,VPDevandCloudOperationsatPaxata编译：ronghuaiyang前戏要做机器学习项目

ronghuaiyang·2023-08-30 20:44

机器学习基础15-模型保存

结果部署是机器学习项目中的最后一步，也是最重要的步骤之一。选定算法之后，对算法训练生成模型，并部署到生产环境上，以便利用机器学习解决实际问题。

小海聊智造·2023-08-29 07:09

盘点当下大热的 7 大 Github 机器学习『创新』项目

不要慌，本文带你领略最顶尖的机器学习项目。【嵌牛鼻子】：GitHub机器学习项目，NLP，大数据，计算机视觉【嵌牛提问】：如何跟上机器学习的步伐？该着手哪些

涼淩淩·2023-08-28 12:50

无涯教程-机器学习 - 数据统计

在进行机器学习项目时，通常无涯教程会忽略两个最重要的部分，分别是数学和数据。这是因为知道ML是一种数据驱动的方法，并且ML模型只会产生与提供给它的数据一样好的或坏的输出。

Hi无涯教程·2023-08-27 06:52

机器学习实用工具 Wandb（1）—— 实验追踪

在做机器学习项目时，比如这个典型例子，常常遇到以下几个痛点记录训练曲线的代码繁琐，与模型代码耦合度高，观感差又不好修改自己做可视化效果较差，要做好又太浪费时间调参时各种超参数模型难以管理，不易进行性能比较

云端FFF·2023-08-25 13:12

基于机器学习的库存需求预测 -- 机器学习项目基础篇（12）

在本文中，我们将尝试实现一个机器学习模型，该模型可以预测在不同商店销售的不同产品的库存量。导入库和数据集Python库使我们可以轻松地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。Pandas-此库有助于以2D阵列格式加载数据帧，并具有多种功能，可一次性执行分析任务。Numpy-Numpy数组非常快，可以在很短的时间内执行大型计算。Matplotlib/Seaborn-这个库用于绘制可视化。Skl

python收藏家·2023-08-11 09:12

2020年度最佳的23个的机器学习项目（附源代码）建议收藏！

架构师圈子·2023-08-10 14:24

使用线性回归预测票房收入 -- 机器学习项目基础篇（10）

当一部电影被制作时，导演当然希望最大化他/她的电影的收入。但是我们能通过它的类型或预算信息来预测一部电影的收入会是多少吗？这正是我们将在本文中学习的内容，我们将学习如何实现一种机器学习算法，该算法可以通过使用电影的类型和其他相关特征来预测票房收入。数据集链接：https://drive.google.com/file/d/1D0iYGJJDUBeR8j33HUfHffEG2LJJfxIE/view

python收藏家·2023-08-09 13:04

5个最流行的免费AI应用托管平台

完成机器学习项目后，是时候展示你的模型的性能了。你可以创建前端应用程序或使用RESTAPI。随着Streamlit、Gradio和FASTAPI的引入，创建前端应用程序变得无忧无虑。

新缸中之脑·2023-08-09 04:15

使用 ESP32 Arduino 和机器学习实现WIFI室内定位

在这个Arduino机器学习项目中，我们将使用附近的WiFi接入点来定位我们所在的位置。为了使该项目正常运行，您需要一块配备WiFi的板，例如ESP8266、ESP32或MKRWiFI1010。

TD程序员·2023-08-08 23:27

使用机器学习进行卡路里燃烧预测 -- 机器学习项目基础篇（8）

在本文中，我们将学习如何使用Python开发一个机器学习模型，该模型可以根据一些生物测量来预测一个人在锻炼过程中燃烧的卡路里数量。导入库和数据集Python库使我们可以轻松地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。Pandas-此库有助于以2D数组格式加载数据框，并具有多个功能，可一次性执行分析任务。Numpy-Numpy数组非常快，可以在很短的时间内执行大型计算。Matplotlib/Se

python收藏家·2023-08-07 18:14

Scikit Learn识别手写数字 -- 机器学习项目基础篇（6）

Scikitlearn是机器学习社区中使用最广泛的机器学习库之一，其背后的原因是代码的易用性和机器学习开发人员构建机器学习模型所需的几乎所有功能的可用性。在本文中，我们将学习如何使用sklearn在手写数字数据集上训练MLP模型。其优势是：它提供分类、回归和聚类算法，如SVM算法、随机森林、梯度提升和k-means。它还被设计为与Python的科学和数值库NumPy和SciPy一起操作。导入库和数

python收藏家·2023-08-07 18:43

客户流失分析预测案例 -- 机器学习项目基础篇（7）

客户流失它是指现有的客户、用户、订阅者或任何类型的回头客停止与公司开展业务或结束与公司的关系。客户流失的类型合同客户流失：当客户签订了服务合同并决定取消服务时，例如有线电视，SaaS。自愿流失：当用户自愿取消服务时，例如手机连接。非合同流失：当客户未签订服务合同并决定取消服务时，例如零售商店中的消费者忠诚度。非自愿流失：当客户在没有任何请求的情况下发生流失时，例如信用卡过期。自愿流失的原因缺乏使用

python收藏家·2023-08-07 18:43

使用Python分析二手汽车的销售价格 -- 机器学习项目基础篇（9）

如今，随着技术的进步，机器学习等技术正在许多组织中大规模使用。这些模型通常使用一组以数据集形式提供的预定义数据点。这些数据集包含特定域的过去/先前信息。在将这些数据点馈送到模型之前组织这些数据点是非常重要的。这就是我们使用数据分析的地方。如果输入到机器学习模型的数据组织得不好，它就会给出错误或不希望的输出。这可能会给组织造成重大损失。因此，正确的数据分析非常重要。关于数据集我们在这个例子中使用的数

python收藏家·2023-08-07 18:41

机器学习完整路径

一个机器学习项目从开始到结束大致分为5步，分别是定义问题、收集数据和预处理、选择算法和确定模型、训练拟合模型、评估并优化模型性能。是一个循环迭代的过程，优秀的模型都是一次次迭代的产物。

木南曌·2023-08-01 03:57

葡萄酒质量预测 -- 机器学习项目基础篇（1）

在这里，我们将根据给定的特征预测葡萄酒的质量。我们使用互联网上免费提供的葡萄酒质量数据集。该数据集具有影响葡萄酒质量的基本特征。通过使用几种机器学习模型，我们将预测葡萄酒的质量。导入库和数据集Pandas是一个有用的数据处理库。用于处理数组的Numpy库。Seaborn/Matplotlib用于数据可视化。Sklearn-该模块包含多个库，这些库具有预实现的功能，可以执行从数据预处理到模型开发和评

吃肉的小馒头·2023-07-29 21:23

机器学习03-数据理解(小白快速理解分析Pima Indians数据集)

数据理解是进行机器学习项目的重要第一步，它有助于我们对数据的基本属性有全面的了解，并为后续的数据预处理、特征工程和模型选择提供指导。

玩转AI·2023-07-29 09:03

机器学习中的过拟合与解决办法

什么是过拟合对于机器学习项目而言，过拟合（overfitting）这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢？维基百科：在统计学中，过拟合现象是指在拟合一个统计模型时，使用过多参数。

uncle_ll·2023-07-25 00:10

机器学习之特征选择

这是机器学习项目过程中的重要一步，也是特征工程featureengineering.这很重要，原因如下：以减少训练时间。训练时间和特征空间是正相关的。避免维度灾难。使模型更容易。

uncle_ll·2023-07-25 00:09

2020年23 个机器学习开源项目，附源码（建议收藏和转发）

python草莓·2023-07-17 18:11

【聚焦机器学习与实践经验的实用指南——《Python机器学习项目实战》】

《Python机器学习项目实战》引领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念!使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

清图·2023-07-15 17:19

功能强大的python包（五）：sklearn（机器学习）

1.sklearn简介sklearn图标sklearn是基于python语言的机器学习工具包，是目前做机器学习项目当之无愧的第一工具。sklearn自带了大量的数据集，可供我们练习各种机器学习算法。

可爱多多少·2023-07-15 00:15

《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》——AIC松鼠活动第三期

内容简介本书是一本全面介绍在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。

Aic山鱼·2023-07-14 12:44

2018最有用的六个机器学习项目

摘要：用了这六个机器学习开源项目，你的项目一定进行的666！2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。这一年，我们看到了更多的应用驱动研究，而不是理论研究。虽然这可能有其缺点，但它在短时间内产生了一些巨大的积极影响，产生了可以迅速转化为业务和客户创造价值的新研发，这一趋势在

城市中迷途小书童·2023-07-14 08:18

十大机器学习算法-XGBoost

简介XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在许多机器学习竞赛中取得不错的成绩。

zjwreal·2023-06-22 08:12

常用机器学习算法汇总比较(完）

机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目，第九篇！

材才才·2023-06-21 05:05

机器学习（一）基本概念(特征、标签、样本/观测、训练集、测试集）

(如芒果的大小，颜色，产地，品牌等)简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征，按如下方式指定：x1,x2,…xn标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的y变量

徕胖·2023-06-19 19:00

机器学习自学笔记 2018-09-18

结构化机器学习项目第一周1.3满足和优化指标你在评估一个算法效果的好坏时，你会有一个优化指标和满足指标，你需要在评估时先看看有没有达到满足指标的最低限度，在达到后再看优化指标是不是更好，这就类似于：先成人

为三十谋·2023-06-19 16:03

机器学习项目记录

一数据归一化后，测试数据怎么转换为同一逻辑使用preprocessing.MinMaxScaler()进行归一化后，可以使用以下方法保存用于归一化的参数：1在训练阶段，创建并拟合MinMaxScaler对象，将其应用于训练数据，并获取归一化的参数：fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerscaler=MinMaxScaler()scaled_data=

处女座_三月·2023-06-18 07:40

Pytorch教程：Autograd基础

PyTorch的Autograd特征可以让PyTorch灵活快速的构建机器学习项目。autograd可以实现快速和容易的多重偏微分（梯度）计算。偏微分计算时反向传播神经网络学习的核心。

learnrocks100·2023-06-17 08:24

业余开源项目训练出最准确新冠预测机器学习模型

什么样的机器学习项目会被美国疾控中心CDC、纽约时报、经济学人杂志等多家机构和媒体所引用提及，还被Facebook的ChiefAIExecutor称为最准确的新冠死亡预测模型？

·2023-06-11 00:53

jupyter notebook python版本_Jupyter notebook 5升级发行版

最近我不得不为一个机器学习项目安装一个C编译器，但不确定这是否会影响升级。下面

BJWcn·2023-06-10 04:22

机器学习中的超参数优化算法和工具介绍

不用说，这是任何机器学习项目中的重要一步，因为它可以为模型带来最佳结果。如果你想看到它的实际效果，这

程序之巅·2023-06-09 20:56

ML | Python中的数据预处理

数据预处理的需要为了从机器学习项目中的应用模型中获得更好的结果，数据格式必须采用正确的方式。

TD程序员·2023-04-18 05:37

4.一个完整的机器学习项目步骤

完整的机器学习项目主要步骤：1、明确问题首先要划定问题：监督或者非监督，还是强化学习？这是个分类任务、回归任务还是其他的？2、获取数据机器学习结果的上限由数据决定，而算法只是尽可能地接近这个上限。

温旧酒一壶~·2023-04-17 20:03

完整机器学习项目的流程介绍

1、抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训练过程通常都是一件非常耗时的事情，胡乱尝试时间成本是非常高的。这里的抽象成数学问题，指的明确我们可以获得什么样的数据，抽象出的问题，是一个分类还是回归或者是聚类的问题。2、获取数据数据决定了机器学习结果的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。数据要有代表性，否则必然会过拟合。而且对于分类问题，数据偏斜不能过于严重，不同类别的数据数量不要有

传智教育·2023-04-17 20:00

机器学习实战（2）——端到端的机器学习项目

目录1框架问题2选择性能指标2.1均方根误差（RMSE）2.2平均绝对误差（MAE）3获取数据4创建测试集5从数据探索和可视化中获得洞见5.1将地理数据可视化5.2寻找相关性5.3试验不同属性的组合6机器学习算法的数据准备6.1数据清理6.2处理文本和分类属性6.3特征缩放6.4转换流水线本篇中，我们将学习一个端到端的项目案例，假设我们是一个房地产公司新雇佣的数据科学家，以下是我们将会经历的主要步

WHJ226·2023-04-17 11:47

机器学习项目实战(七) 机器学习预测股价

机器学习项目实战系列机器学习预测股价目录机器学习项目实战系列机器学习预测股价一、概述二、分析数据1.导入2.数据导入3.分析股票尾市数据4.构建模型5.测试模型6.展示预测结果一、概述根据上一年的数据预测股票市场的未来价格数据集

Peter Pan 1231·2023-04-17 08:40

被 Pandas read_csv 坑了

Pandas就是为解决数据分析任务生的，无论是数据分析还是机器学习项目数据预处理中，Pandas无处不在。最近掉进一坑，差点铸成大错。

统计学家·2023-04-15 19:25

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章

一文读懂机器学习项目的完整生命周期80+机器学习数据集，还不快收藏人工智能常见算法简介目前最实用的机器学习算法，你认为是哪几种？算法工程师必须要知道

城市中迷途小书童·2023-04-15 15:22

2023年学Java or Python？热门语言二选一

希望拥有更灵活编码的程序员，例如机器学习项目中的

python-程序员·2023-04-14 19:37

在NLP项目中使用Hugging Face的Datasets 库

网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。

夜空霓虹·2023-04-14 10:33

MLOps : 机器学习运维

机器学习项目生命周期中涉及业务、数据、算法、研发、运维等多团队，团队间缺乏相同的技术和业务背景知识作为协作基础，从而带来沟通屏障。第二，过程和资产管理欠缺。

简简单单OnlineZuozuo·2023-04-14 05:17

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