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  1. js-ml:入门机器学习代码，来源https-源码

  2. 建造 node-gyp是node和计算机彼此交互时常要用到的包，在windows直接安装这个包也需要一些依赖，例如安装Visual Studio，python，因此windows-build-tools4.0.0这个包就是用来解决其依赖问题的。 npm i node-gyp windows-build-tools4.0.0 -g 安装张力版本tfjs npm i tensorflow/tfjs-node npm包安装，用进口♡，用parcel / webpack建造npm i tensorf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_42116585

  1. LetsPlayStreamlit-源码

  2. LetsPlayStreamlit Streamlit-> 使用Streamlit作为独立Web应用程序实现我的ml / dl项目。 生物信息学（DNA计数） 分类（鸢尾花） 分类（企鹅） EDA篮球 图像优化器 回归（波士顿房价） 回归生物信息学（分子溶解度） 标普500 简单股价

  3. 所属分类：其它

  1. Decision-Tree-Classifier--源码

  2. 决策树分类器虹膜数据集 此应用程序根据其萼片和花瓣的尺寸来预测鸢尾花的类型。 您可以使用streamlit库来构建它的web应用程序。 脚步： 在您的终端上安装streamlit库，通过-pip安装streamlit 编写ML代码并将其保存在.py扩展名中，以便可以在终端上运行它。 在您的终端中，转到文件保存的路径，然后执行写简化的运行filename.py。 贡献者 阿米亚·贾朱瓦尔（Ameya Jajulwar）

  3. 所属分类：其它

  1. simple-iris-flower-classification-ML--源码

  2. 鸢尾花数据集的数据分类和可视化。 使用KNN进行模型训练以预测未来的样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_42132325

  1. ml-streamlit-example：ML应用程序的Streamlit示例-源码

  2. ml-streamlit-example ML应用程序的Streamlit示例。 模型按其尺寸对鸢尾花进行分类。 运行使用 streamlit run iris-ml-app.py

  3. 所属分类：其它

  1. 鸢尾花-ml-源码

  2. 机器程序 1. train model (run -> 100 time automated scipt) 2. get max accuracy score 3. differentiate between previous accuracy score and currect accuracy score 4. save the current trained model joblib if it has more accuracy score then previous one

  3. 所属分类：其它

  1. pachyderm-python：用Python编写的虹膜分类Pachyderm管道-源码

  2. Pachyderm管道​​，用于基于Python的分类 本教程将指导您在Pachyderm管道​​中使用scikit-learn模型进行训练和推理的实现。 具体来说，我们将训练一个scikit-learn模型，根据鸢尾花的属性来推断鸢尾花的种类。 管道 为了部署和管理上面讨论的模型，我们将在Pachyderm管道​​中实现其训练，模型持久性和推理。 这将使我们能够： 保持严格的历史记录，准确记录在什么数据上使用了哪些模型才能产生哪些结果。 训练数据或参数化更改时自动更新在线ML模型。 当没

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：82kb
    • 提供者：weixin_42103587