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一个很简单的机器学习模型，给大家学习。可直接用

让想要将自己开发的机器学习模型，应用Flask（web轻量级框架）在网页进行简单部署。但是存在问题：每次预测都要加载一次模型，对于简单的模型还好，但是当模型很大时，预测会很耗时。而且预测后的结果不能存入数据库，进而对模型进行优化。 （下面代码我修改了部分，使css可以显示样式。运行代码即可执行，但是需要确认电脑有装Python、Pycharm等，会用Pycharm添加模块、包）

5850张人脸的数据集，已全部手工标注完成，包括5850张图片和5850个生成的.xml文件，可以训练完整的识别度极高的.h5模型和.pth模型，人脸的识别度高达百分之99.9，包括侧面、斜面脸等。

某银行为提升信用卡反欺诈检测能力，提供了脱敏后的一份个人交易记录。考虑数据本身的隐私性，数据提供之初已经进行了类似PCA的处理，并得到了若干数据特征。在不需要做额外特征提取工作的情况下，本项目意在通过逻辑回归模型的调优，得到较为准确可靠的反欺诈检测方法，分析过程中使用到了Python Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn以及机器学习库Scikit-Learn等。 数据链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/11uT0CHYPenX_67qTdr-Tjg 密码:b9xo 完整代码实现如下： 下采样完整代码： import pandas as

用scikit和tensorflow动手学习机器学习书籍， 非常好的一本书，十分推荐 推荐大家学习这本书

基于python对adult数据集进行可视化，再进行测试集和训练集划分，采用KNN和决策树算法对该数据集进行训练，这是一个jupyter文件，附带。csv为数据集文件，若与官方数据集文件不同，那便是略经处理。该文件由我与另一位作者共同完成。

不知道哪里能设成免费，CSDN的底限阿... scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。 scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分，分类，回归，聚类，数据降维，模型选择，数据预处理，具体可以参考官方网站上的文档。 对于具体的机器学习问题，通常可以分为三个步骤，数据准备与预处理，模型选择与训练，模型验证与参数调优。 scikit-learn支持多种格式的数据，包括经典的iris数据，LibSVM格式数据等。

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基于python代码的一个人脸识别的实例，完整的实例，本人在pycharm中实测通过，是一个很基础的入门级的人脸检测和识别