机器学习自助建模平台
案例介绍
机器学习自助建模分析平台
系统：
采用B/S架构、python语言、Flask框架。数据库mysql
机器学习模型框架：PyTorch
功能：
数据接入：数值数据采用excel、文本数据采用word，其他数据（图像、音频）采用文件导入
数据预处理：数值数据采用数据归一化，图像数据采用图像归一化，
模型选择：参见下方
模型训练：打印显示，可视化显示
部署与开发：还不会
机器学习问题分类：
监督学习、非监督学习
监督学习：回归（连续值）、分类（离散值）。
非监督学习：聚类
机器学习典型问题：
回归问题：房价预测、股票价格预测
分类问题：猫狗图片分类
聚类问题：手写字体分类、动物图像分类
机器学习典型算法：
分类算法：支持向量机（SVM）、逻辑回归、决策树和随机森林、神经网络
回归算法：线性回归、贝叶斯线性回归、提高决策树回归、神经网络
聚类算法：层次聚类、k-均值聚类、神经网络
机器学习自助建模平台
案例介绍
题目：
机器学习自助建模分析平台
系统：
采用B/S架构、python语言、Flask框架。数据库mysql
机器学习模型框架：PyTorch
功能：
数据接入：数值数据采用excel、文本数据采用word，其他数据（图像、音频）采用文件导入
数据预处理：数值数据采用数据归一化，图像数据采用图像归一化，
模型选择：参见下方
模型训练：打印显示，可视化显示
部署与开发：还不会
机器学习问题分类：
监督学习、非监督学习
监督学习：回归（连续值）、分类（离散值）。
非监督学习：聚类
机器学习典型问题：
回归问题：房价预测、股票价格预测
分类问题：猫狗图片分类
聚类问题：手写字体分类、动物图像分类
机器学习典型算法：
分类算法：支持向量机（SVM）、逻辑回归、决策树和随机森林、神经网络
回归算法：线性回归、贝叶斯线性回归、提高决策树回归、神经网络
聚类算法：层次聚类、k-均值聚类、神经网络
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