机器学习系列10基于Python构建机器学习Web应用新

2023-03-01

机器学习系列10：基于Python构建机器学习Web应用（新）

资源文件介绍

本仓库提供了一个完整的机器学习Web应用资源文件，适用于希望学习如何将机器学习模型集成到Web应用中的开发者。资源文件包括以下内容：

  1. 亚洲美食预处理数据集：
    • 该数据集经过预处理，适用于机器学习模型的训练和测试。数据集包含了亚洲美食的相关特征，帮助你构建一个基于美食分类的机器学习模型。
  2. 模型构建Jupyter Notebook代码和ipynb文件：
    • 提供了一个详细的Jupyter Notebook文件，展示了如何使用Python构建机器学习模型。代码中包含了数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤，帮助你理解整个机器学习模型的构建过程。
  3. 构建出来的模型model.onnx：
    • 该文件是已经训练好的机器学习模型，格式为ONNX（Open Neural Network Exchange）。你可以直接使用该模型进行预测，或者将其集成到Web应用中。
  4. Web应用文件：index.html：
    • 提供了一个简单的HTML文件，展示了如何将训练好的机器学习模型集成到Web应用中。通过该文件，你可以学习如何在前端页面中调用模型进行预测，并展示预测结果。

使用说明

  1. 数据集使用：
    • 你可以直接使用提供的亚洲美食预处理数据集进行模型训练和测试。数据集已经经过清洗和预处理，可以直接用于机器学习任务。
  2. 模型构建：
    • 打开Jupyter Notebook文件，按照代码步骤进行模型构建。代码中包含了详细的注释，帮助你理解每一步的操作。
  3. 模型使用：
    • 使用提供的model.onnx文件进行预测。你可以将该模型集成到任何支持ONNX格式的应用中，包括Web应用。
  4. Web应用集成：
    • 打开index.html文件，查看如何在前端页面中调用机器学习模型进行预测。你可以根据需要修改HTML文件，将其集成到你的Web应用中。

适用人群

本资源文件适用于以下人群：

  • 希望学习如何构建机器学习模型的开发者。
  • 希望将机器学习模型集成到Web应用中的开发者。
  • 对亚洲美食分类感兴趣的机器学习爱好者。

注意事项

  • 请确保你已经安装了必要的Python库和工具，如Jupyter Notebook、ONNX Runtime等。
  • 如果你在运行代码时遇到问题，请参考代码中的注释或查阅相关文档。

希望本资源文件能够帮助你顺利构建和部署机器学习Web应用！

下载链接

机器学习系列10基于Python构建机器学习Web应用新