matlab中存档算法代码

网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数的最佳组合、交叉验证每个组合并确定哪一个提供最佳性能的流行方法。 此示例还将讨论如何根据不同的评估指标（准确度、召回率、精度、F1、F2、F0.5）微调超参数

图像字幕：这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型，可预测输入图像的字幕

假新闻检测 该项目是我们硕士论文的一部分。 它是对用于假新闻检测的各种ML模型的比较研究。 团队成员 金舒克·穆克吉吉·普里亚达尔西·罗伊·阿里特罗·拉希特

FastAPI部署的股票市场预测模型（使用Prophet） 若要使用，请使用与以下请求类似的请求查询API， $卷曲--header“内容类型：application / json” -请求POST --data'{“ ticker”：“ MSFT”}' 股票代号的价值是您要对其进行库存预测的公司。

大声预测 您是否想知道在玩之前是否会赢得比赛？ 该项目旨在使用PyTorch训练深度学习模型，该模型可以预测流行的MMO游戏《英雄联盟》中的哪个团队。 要阅读完整的最终报告，请访问：docs >> Final Report.pdf 设置 首先，请确保您已安装Python 3.6.8或更高版本。 然后，确保通过运行安装了PyTorch（如果您具有启用CUDA的GPU，请确保安装CUDA支持）： pip install pytorch 您可以转到Terminal / PowerShell，然后运行以下代码，验证PyTorch是否已正确安装： python import torch 如果没有错误出现，则说明PyTorch已成功安装。 如果您希望从Riot Games API中抓取数据，则需要自己的API密钥。 如果要使用此存储库中包含的抓取代码，则还必须安装适用于Python的Ri

ML模型 使用葡萄酒质量数据集的KNN分类模型

二手车价格预测得分：91％ 数据清理，数据可视化，数据预处理，ML模型（LR，DT，RF，GBR，KNN，SVM，XGBR，TENSORFLOW），PCA，LDA，度量标准（R Square，MSE，RMSE，MAE）

在Docker内部使用Flask + Gunicorn + Nginx部署ML模型的模板 运行解决方案 为了运行此解决方案，您只需要安装Docker，Docker组成，然后克隆此存储库，然后： bash run_docker.sh 有关Docker安装说明，请遵循： — - — 了解解决方案 —详细的方法：有关此解决方案的，请查看。 —快速方法：项目的结构如下：Flask应用程序和WSGI入口点位于flask_app目录中。 Nginx和项目配置文件位于nginx目录中。 这两个目录都包含使用主目录中的docker_compose.yml文件连接的Docker文件。 为简单起见，我还添加了run_docker.sh文件，以使设置和运行此解决方案更加容易。 . ├── flask_app │ ├── app.py │ ├── wsgi.py │

使用Python负责任的机器学习 训练可解释机器学习（ML）模型，解释ML模型以及调试ML模型的准确性，辨别力和安全性的技术示例。 概述 随着越来越多的经济体接受自动化和数据驱动的决策，使用人工智能（AI）和ML模型可能会变得越来越普遍。 尽管这些预测系统可能非常准确，但它们常常是难以理解且不受欢迎的黑匣子，它们仅产生数字预测，而没有附带的解释。 不幸的是，最近的研究和最近的事件引起了人们对脆弱的AI和ML系统中数学和社会学缺陷的关注，但是从业人员通常没有正确的工具来撬开ML模型并对其进行调试。 本系列笔记本介绍了几种方法，这些方法可以提高ML模型的透明度，责任感和可信赖性。 如果您是数据科学家或分析师，并且想要训练准确，可解释的ML模型，向您的客户或经理解释ML模型，测试这些模型的安全漏洞或社会歧视，或者您担心文档，验证或法规方面的问题要求，那么本系列Jupyter笔记本非常适合您！ （