从源码、脚本和压缩包构建Python应用并部署至容器服务K8s集群
EDAS现支持从源码、脚本和压缩包构建Python应用并部署至EDAS的容器服务K8s集群，并提供了应用扩缩、监控报警、负载均衡和限流降级等能力。本文介绍如何从源码构建Python应用并部署至容器服务K8s集群。
【Python机器学习】决策树、逻辑回归、神经网络等模型对电信用户流失分类实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~电信用户流失分类该实例数据来自kaggle，它的每一条数据为一个用户的信息，共有21个有效字段，其中最后一个字段Churn标志该用户是否流失1：数据初步分析 可用pandas的read_csv()函数来读取数据，用DataFrame的head()、shape、info()、duplicated()、nunique()等来初步观察数据。....
【Python机器学习】决策树、K近邻、神经网络等模型对Kaggle房价预测实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~超参数调优超参数调优需要依靠试验的方法，以及人的经验。对算法本身的理解越深入，对实现算法的过程了解越详细，积累了越多的调优经验，就越能够快速准确地找到最合适的超参数试验的方法，就是设置了一系列超参数之后，用训练集来训练并用验证集来检验，多次重复以上过程，取效果最好的超参数。训练数据的划分可以采用保持法，也可以采用K-折交叉验证法。超参数调优的试....
【Python机器学习】条件随机场模型CRF及在中文分词中实战（附源码和数据集）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想假如有另一个标注序列（代词 动词 名词 动词 动词），如何来评价哪个序列更合理呢？条件随机场的做法是给两个序列“打分”，得分高的序列被认为是更合理的。既然要打分，那就要有“评价标准”，称为特征函数。例如，可以定义相邻两个词的词性的关系为一个特征函数，那么对于“语言 处理”来说，上文提到的两个序列分别标注为“名词 动词”和“动词 动词”。从语言学....
【Python机器学习】隐马尔可夫模型讲解及在中文分词中的实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~隐马尔可夫模型（HMM）是关于时序的概率模型，它可用于标注等问题中基本思想假设一个盒子里可以装两个骰子，骰子的种类有四面的和六面的两种。现在进行猜骰子实验，该实验由实验者和分析者完成。实验者每次随机从盒子中取出一个骰子，然后补入一个另外种类的骰子。实验者记录下每次实验后盒子中不同种类骰子的数量，可得到一个盒子状态的序列。实验者在每次实验后掷一次....
【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用，如VGG ResNet Inception DenseNet等等，很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的，下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络，有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示（附源码 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论留言私信~~~模型聚类模型（Model）聚类假定每个簇符合一个分布模型，通过找到这个分布模型，就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域，这种先假定模型符合某种概率分布（或决策函数），然后在学习过程中学习到概率分布参数（或决策函数参数）的最优值的模型，称为参数学习模型。模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（Gaussian Mixtur....
【Python机器学习】使用决策树模型预测消费者未来消费行为实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一个预测未来消费行为的示例，即已经采集了过去消费行为的信息，并用来建立一个模型以对未来的消费行为进行预测。该示例简要演示了数据预处理、提取特征、选择模型、训练模型、评估模型、应用等阶段，供读者初步了解机器学习的应用流程。过去的消费行为信息包括消费者进店的年月日，性别（1男 0女）和是否消费（1消费 0没消费）共五项 部分数据如下 1：切分训练集....
【Python自然语言处理】隐马尔可夫模型中维特比（Viterbi）算法解决商务选择问题实战（附源码 超详细必看）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、统计分词统计分词基本逻辑是把每个词语看做由单字组成，利用统计学原理计算连接字在不同文本中出现的次数，以此判断相连字属于特定词语的概率。二、隐马尔可夫模型当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态，那么此随机过程通常称之为马尔可夫过程。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model：HMM）是含....
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