机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.

一、实战场景 二、知识点 python 基础语法 python 文件读写 pandas 数据处理 flask web 框架 echarts 图表 bootstrap jinja 模版 三、菜鸟实战 初始化 Flask 框架，设置路由 各行政区房屋数量柱状图分析 区域二手房房源朝向分布情况 二手房单价最高Top10 图 echarts 渲染房屋数量柱状图 运行结果 运行截图 数据示例

注：以前学习flask框架时老师期末留的大作业。想要学习flask框架的可以用来学习学习常用的知识点。本次大作业的内容如下：实现一个机器学习算法演示网站，要求网站使用flask-bootstrap模板，能够同时在手机和计算机上良好地显示页面（即响应式页面） 2.1 注册和登录功能，要求使用数据库，并且计算密码散列值 2.2 登录成功后，显示算法演示主页面 2.2.1 主页面先显示三种鸢尾花的图片（图片自己上网搜索） 2.2.2 再下一行显示带链接机器学习算法：线性回归算法、决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、KNN聚类算法 2.2.3 点击文字可以跳转到相应的演示页面 2.3 单个算法演示页面，包括但不限于如下功能 2.3.1 用flash函数显示文字：服务端正在使用某某算法进行鸢尾花分类计算，此时服务端程序即时运行相应的机器学习算法 2.3.2 然后显示算法名称和运行算法程序得到的训练得分 2.3.3 下面再显示一张图片，图片是算法的文字描述和相应的公式 2.3.4 下面一行显示带链接的文字：返回主页，点击则返回演示主页面 实现了flask框架与机器学习相结合，在页面中显示。

python实现接口自动化测试： 1、测试框架：python+unittest+requests+ddt数据驱动 2、测试用例维护在excle 3、支持post方法、get方法等 4、支持测试报告结果发送至qq邮箱

openwrt目录结构，工具链、软件架构，创建软件包、添加新的支持平台的简单讲解。

主要介绍了thinkPHP5框架闭包函数与子查询传参用法,结合实例形式分析了thinkPHP5闭包查询与参数传递相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

基于SSM框架的管理系统：简单实现数据库查询 素材

这是自写的一个微信小程序界面UI动画效果框架附源码，写微信小程序界面的时候，会生成一些基础的代码，不过若是经常写微信APP的话,其实有很多东西都是一样的，比如底部导航、顶部导航、下拉刷新、侧滑等效果，为了方便大家编写，我写了一个简单的小程序界面效果框架，里面的内容是空的，但已经完成了不少的基础功能，比如一些动画效果，我觉得还是挺有用的，有兴趣的下载这个框架的源码吧。

基于matlab的svm的留一法代码实现AROMS-机器学习 机器学习的自动表示优化和模型选择框架-AROMS-Framework 这是AROMS-Framework的Matlab源代码的发布。 这是我在德国杜伊斯堡－埃森大学的智能系统小组（Intelligente Systeme）的博士项目的主要贡献。 我的博士学位论文题目为“机器学习的自动表示优化和模型选择框架”在线发表： 英博士Dipl.-Inf。 FabianBürger，2016年7月4日 与我联系的一种方法是：fabuerger | at | gmail | dot | com ==应用领域和方法== AROMS框架的应用领域是针对监督分类问题的数据处理管道的优化。 管道非常适合每项学习任务，由四个连续处理数据的元素组成： 特征选择元素选择有用的特征子集 功能预处理元素应用数据预处理方法，例如重新缩放，L2归一化或预白化 特征变换元素从流形学习和表示学习领域应用合适的特征变换，例如主成分分析（PCA），自动编码器或LLE（局部线性嵌入） 分类器元素包含分类器，并提供了多种选择，例如内核支持向量机（SVM），随机森林或人工神