使用Flask部署機器學習模型
作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 部署機器學習模型是每個ML項目的一個關鍵 學習如何使用Flask將機器學習模型部署到生產中 模型部署是數據科學家訪談中的一個核心話題 介紹 我記得我早期在機器學習領域 ...
原文：使用Flask構建機器學習模型API
. Python環境設置和Flask基礎 使用 Anaconda 創建一個虛擬環境。如果你需要在Python中創建你的工作流程，並將依賴項分離出來，或者共享環境設置， Anaconda 發行版是一個不錯的選擇。 安裝here wget https: repo.continuum.io miniconda Miniconda latest Linux x .sh bash Miniconda la ...
2019-11-11 10:22 0 960 推薦指數：
相關推薦
使用PyCaret構建機器學習模型
作者|LAKSHAY ARORA 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 概述 PyCaret是一個超級有用的Python庫，用於在短時間內執行多個機器學習任務 學習如何依賴PyCaret在幾行代碼中構建復雜的機器學習模型 介紹 我建立的第一個機器學習模型 ...
如何通過7個步驟構建機器學習模型
如何通過7個步驟構建機器學習模型 組織構建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學習模型來簡化操作和支持其業務計划需要耐心、准備以及毅力。 各種組織都在為各行業中的眾多應用實施人工智能項目。這些應用包括預測分析、模式識別系統、自主系統、會話系統、超個性化活動和目標驅動系統 ...
為你的機器學習模型創建API服務
1. 什么是API 當調包俠們訓練好一個模型后，下一步要做的就是與業務開發組同學們進行代碼對接，以便這些‘AI大腦’們可以順利的被使用。然而往往要面臨不同編程語言的挑戰，例如很常見的是調包俠們用Python訓練模型，開發同學用Java寫業務代碼，這時候，Api就作為一種解決方案被使用。 簡單 ...
使用PMML部署機器學習模型
PMML簡介 預測模型標記語言PMML（Predictive Model Markup Language）是一套與平台和環境無關的模型表示語言，是目前表示機器學習模型的實際標准。 作為一個開放的成熟標准，PMML由數據挖掘組織DMG（Data Mining Group）開發和維護，經過十幾年 ...
使用Kubeflow構建機器學習流水線
在此前的文章中，我已經向你介紹了Kubeflow，這是一個為團隊設置的機器學習平台，需要構建機器學習流水線。 在本文中，我們將了解如何采用現有的機器學習詳細並將其變成Kubeflow的機器學習流水線，進而可以部署在Kubernetes上。在進行本次練習的時候，請考慮你該如何將現有的機器學習項目 ...
機器學習的模型泛化
機器學習的模型泛化 1、機器學習的模型誤差主要含有三個方面的誤差：模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對，比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測，算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...
機器學習之模型評分
今天給大家帶來一篇如何評價模型的好壞以及模型的得分 最下面的代碼最有用 一、錯誤率與精度（accuracy 准確） 錯誤率和精度是分類任務中最常用的兩種性能度量，既適用於二分類任務，也適用於多分類任務。錯誤率是分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例，精度則是分類正確的樣本數占 ...