在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友跟随脚本之家小编一起学习吧

使用Flask Dockerize并将机器学习模型作为REST API部署 一个可以服务于预测机器学习模型的简单Flask应用程序。 启动Flask应用程序后，将一个腌制的sklearn模型读入内存，并通过/ predict端点返回预测。 您还可以使用/ train端点来训练/重新训练模型。 部署ML模型的步骤 安装Flask和Docker 序列化您的scikit学习模型（可以使用Pickle或JobLib完成） [可选]将列名称列表添加到scikit对象，例如：rf.columns = ['Age'，'Sex'，'Embarked'，'Survived'] 创建一个单独的flask_api.py文件，该文件将使用Flask构建Web服务 运行python flask_api.py 转到http地址检查其是否正常工作 创建一个执行以下项目的dockerfile 安装ubuntu，python和git 从git克隆代码回购或将本地python代码移动到容器中的/ app 将WORKDIR设置为/ app 在requirements.xt中安装软件包 露出端口以进行烧瓶定位

53253-Python机器学习编程与实战-习题数据和答案.rar

这里采用沪深300指数数据，时间跨度是2010年10月10号至今，选择每天的最高价格。假设当天最高价依赖当天的前n（如30）天的沪深300的最高价格。用LSTM模型来捕捉最高价的时序信息，通过模型训练，使之学会用前n天的最高价，来判断当天的最高价。

  近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。

基于Keras深度学习的自动化前端开发：SketchCode五秒钟将线框原型图转换成HTML代码

心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件，通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息，针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究，设计实现了基于softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明，一个适用的神经网络算法训练速度更快，在较少的迭代次数下，分类识别的正确率稳定在90%以上。

为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选

SVM回归预测，机器学习算法

Python中的度量学习算法集合