七、电影数据分析7.1 背景介绍7.1.1实验背景电影娱乐产业越发发达，投资商希望能从电影的各种数据中找到最可能赚钱的电影有什么特点。数据介绍budget 预算genres 电影名数据homepage 网站主页idkeywords 关键字original_language 语言original_title 标题overview 概述popularity 人气popularity 电影商produc

1.参考博客园:java web应用调用python深度学习训练的模型目标：调用python深度学习训练的模型内容：提示：这里可以添加要学的内容例如：1、 搭建 Java 开发环境2、 掌握 Java 基本语法3、 掌握条件语句4、 掌握循环语句时间：提示：这里可以添加计划学习的时间例如：1、 周一至周五晚上 7 点—晚上9点2、 周六上午 9 点-上午 11 点3、 周日下午 3 点-下午 6

五、空气质量分析与结果展示5.1 实验背景近年来随着城市化和工业化的发展，城市空气质量越来越差，从中央到地方各级政府对城市空气质量也越发重视。并对全国各个城市的空气质量进行了长期的采样。下面对全国空气质量进行分析，可以得出我国城市空气质量的大概规律。数据介绍time 时间city 城市AQI 根据细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等六项参数综合得出的空气污染程度及空气质量状

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三、Scikit-learn机器学习框架3.1 Scikit-learn介绍Scikit-learn介绍对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是

四、Scikit-learn的应用(创建用户分类)4.1 实验介绍实验准备请到04 finding_segments文件目录下开始实验。项目背景在这个项目中，你将分析一个数据集的内在结构，这个数据集包含很多客户针对不同类型产品的年度采购额（用金额表示）。这个项目的任务之一是如何最好地描述一个批发商不同种类顾客之间的差异。这样做将能够使得批发商能够更好的组织他们的物流服务以满足每个客户的需求。这个项

二、机器学习模型评估2.1 模型评估：基本概念错误率(Error Rate)预测错误的样本数aa占样本总数的比例mmE=amE=\frac{a}{m}E=ma​准确率(Accuracy)准确率=1-错误率准确率=1−错误率误差(Error)学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异训练误差(Training Error)或经验误差(Empirical Error)学习器在训练集上的误差泛化误差

一、机器学习简介1.1 机器学习简介人工智能 (Artificial Intelligence，简称AI) 是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。如今，人工智能从虚无缥缈的科学幻想变成了现实。计算机科学家们在 机器学习 (Machine Learning) 和 深度学习 (Deep Learning) 领域已经取得重大的突破，机器被赋予强大的认知和预测能力。2016 年 AplphaGO 成

背景 Background对于算法业务团队来说，将训练好的模型部署成服务的业务场景是非常常见的。通常会应用于三个场景：部署到流式程序里，比如风控需要通过流式处理来实时监控。部署到批任务中部署成API服务然而在现实世界中，很多算法工程师都会遇到需要花费很多精力在模型部署工程上的问题，平台割裂。训练和部署是在不同平台完成的。配合问题。部署一个模型，需要研发工程师，运维配合，才能完成这件事。技术问题，一