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ML项目
ML项目
安德鲁·桑德斯和泽维尔·霍奇斯
（作品集上的asande61和xhodges）
运行应用
要使用此烧瓶应用程序，请运行jupyter notebook并转到localhost：5000 /
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fullstack.ai：端到端机器学习项目，显示了开发和部署ML驱动的应用程序的关键方面
... 模块
使用Docker对其进行增强，并使用与Docker Compose协调的Nginx反向代理服务器进行部署
这基本上涵盖了大多数ML技术堆栈，直至CI / CD管道。
我将使用数据集来模拟整个旧金山的自行车旅行持续时间。 这个数据集有点陈旧，任务本身可能有点平庸，但是，这个项目全都是关于技术堆栈，并利用不同的工具和ml技术来实现我的目标-基于Web的带行程时间预测的ml驱动的自行车出行顾问。
笔记本电脑
用户界面
API
跑
为了进行部署，您需要在获取mapbox API密钥 然后在项
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ML_Natural_Sciences：将ML应用于自然科学中的现实生活中
ML_Natural_Sciences
在自然科学中将ML应用于现实生活中的应用接下来，简要概述了笔记本及其解决的问题：
1.生物信息学：
DNA序列分类，使用加权核方法和支持向量机。
2.脑计算机接口：
将脑电势测量分类为身体运动。 使用的分类器：
线性判别分析（LDA）
0级代表手臂运动，1级代表腿运动
3.高光谱遥感：
比较地标像素分类的不同方法。 比较的方法是：
基于高斯混合的分类器
基于频谱聚类的分类器
卷积神经网络
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