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基于Scikit-learn与Flask的医疗AI糖尿病预测系统开发实战
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基于Flask框架的Python web程序的开发实战 <一> 环境搭建
最近在看<Flask Web开发基于Python的Web应用开发实战>Miguel Grinberg著.安道译 这本书,一步步跟着学习Flask框架的应用,这里做一下笔记 电脑只安装一个Python2.7就行了,用的IDE还是官方那个跟记事本差不多的编辑器,先原始一点,以后再用PyCharm开发,我系统是Win8.1 x64 一:虚拟环境配置 虚拟环境使用第三方工具virtualenv创建,打开cmd,输入virtualenv命令来检测是否已经安装,我已经装过了,所以会提示:You must…
基于Flask框架的Python web程序的开发实战 <二> 项目组织结构
看到第七章-大型程序的结构,备受打击,搞不清工厂函数.蓝本.单元测试,不理解这些对象/变量怎么传递的,感觉好乱,虽然按照源码都照抄了,还是不理解.... 缓缓先.... 本来网上的Flask的教程就比较少,想买本书来系统的学一下,结果这书对这一块讲述的太快... current_app是什么鬼? 没讲都用上了.. 这让我怎么办... 不行就先直接跳过这一部分,直接跟着做博客程序.... 妈蛋,好忧桑…
Scikit Learn: 在python中机器学习
转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…
Scikit Learn
Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…
顶会两篇论文连发,华为云医疗AI低调中崭露头角
摘要:2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. 同时两篇研究成果被行业顶会收录,华为云医疗AI布局,低调浮出水面. 2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.其中,华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. MICCAI 2020横跨医学影像计算和计算机辅助介入两个领域,已经有16年发展历史,是国际公认的行业顶尖学术会…
scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类 (python代码)
scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…
基于Server-Sent Event的简单聊天室 Web 2.0时代,即时通信已经成为必不可少的网站功能,那实现Web即时通信的机制有哪些呢?在这门项目课中我们将一一介绍。最后我们将会实现一个基于Server-Sent Event和Flask简单的在线聊天室。
基于Server-Sent Event的简单聊天室 Web 2.0时代,即时通信已经成为必不可少的网站功能,那实现Web即时通信的机制有哪些呢?在这门项目课中我们将一一介绍.最后我们将会实现一个基于Server-Sent Event和Flask简单的在线聊天室.…
(原创)(三)机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探
一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1. 均方误差(mean squared error,MSE): 2. 平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3. R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…
(原创)(四)机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探
目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…
天池医疗AI大赛支持有感
从去年大概11月份开始一直到现在,大部分的精力在天池医疗AI大赛的研发和支持上面,也算深度支持了20几只复赛参赛队伍的复赛进程.总的感觉其实与现在媒体宣传的"中国成为AI大国"balabala这种相悖,而且进入复赛的基本上都是名校背景的,更加深深感觉前路漫漫.从我的角度,始终觉得“Problem Solving”能力而不是似懂非懂地拼了几个流行的模型,才是最核心的竞争力.…