作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 部署机器学习模型是每个ML项目的一个关键 学习如何使用Flask将机器学习模型部署到生产中 模型部署是数据科学家访谈中的一个核心话题 介绍 我记得我早期在机器学习领域 ...
. Python环境设置和Flask基础 使用 Anaconda 创建一个虚拟环境。如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置, Anaconda 发行版是一个不错的选择。 安装here wget https: repo.continuum.io miniconda Miniconda latest Linux x .sh bash Miniconda la ...
2019-11-11 10:22 0 960 推荐指数:
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作者|LAKSHAY ARORA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一个超级有用的Python库,用于在短时间内执行多个机器学习任务 学习如何依赖PyCaret在几行代码中构建复杂的机器学习模型 介绍 我建立的第一个机器学习模型 ...
如何通过7个步骤构建机器学习模型 组织构建一个可行的、可靠的、敏捷的机器学习模型来简化操作和支持其业务计划需要耐心、准备以及毅力。 各种组织都在为各行业中的众多应用实施人工智能项目。这些应用包括预测分析、模式识别系统、自主系统、会话系统、超个性化活动和目标驱动系统 ...
1. 什么是API 当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用。 简单 ...
PMML简介 预测模型标记语言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套与平台和环境无关的模型表示语言,是目前表示机器学习模型的实际标准。 作为一个开放的成熟标准,PMML由数据挖掘组织DMG(Data Mining Group)开发和维护,经过十几年 ...
在此前的文章中,我已经向你介绍了Kubeflow,这是一个为团队设置的机器学习平台,需要构建机器学习流水线。 在本文中,我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线,进而可以部署在Kubernetes上。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 ...
机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差:模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对,比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测,算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...
今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度(accuracy 准确) 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量,既适用于二分类任务,也适用于多分类任务。错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例,精度则是分类正确的样本数占 ...