В заключительной части этой серии мы развертываем регрессионную модель, созданную в части 3 , в веб-приложении Streamlit. Для этого вам понадобится аккаунт Streamlit . Ознакомьтесь с исходным кодом здесь . Создайте файл st_app.py и поместите его в основную папку со следующим кодом: import numpy as np import pandas as pd import pickle import streamlit as st #from sklearn.linear_model import lasso st.set_page_config( page_icon='📖', initial_sidebar_state='expanded' )..

В настоящее время везде, где мы идем в Интернет, идет что-то вроде «ваши предпочтения» или «на основе ваших предыдущих…»; эти фильмы Netflix, которые появляются чаще, или песни Spotify, которые продолжают появляться на вашем музыкальном радио, являются результатом рекомендательных систем. Эти системы иногда могут быть раздражающими и немного навязчивыми, но, надо отдать им должное, они действительно спасают нас от просмотра горы контента, предоставляя нам реалистичный короткий список,..

Использование STREAMLIT и HEROKU Что такое машинное обучение? Машинное обучение — это область исследования, в которой машина пытается учиться самостоятельно, без явного программирования. Для начала мы будем использовать простой алгоритм, линейную регрессию. Читатели могут попробовать другие алгоритмы для построения модели. Необходимые условия : — Работа и теория линейной регрессии. Что такое потоковая библиотека? Это библиотека Python, используемая для создания веб-приложений..