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使用numpy、pandas、matplotlib/searborn、scikit-learn、flask實(shí)現(xiàn)的機(jī)器模型實(shí)戰(zhàn),通過(guò)二手車(chē)價(jià)格數(shù)據(jù)集,最終實(shí)現(xiàn)了一個(gè)網(wǎng)頁(yè)可以提交參數(shù)后臺(tái)返回預(yù)估的車(chē)輛價(jià)格。涉及Pandas數(shù)據(jù)清洗處理、Numpy矩陣變形合并、Matplotlib相關(guān)性熱力圖、Sklearn的類(lèi)別onehot編碼、數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化、隨機(jī)森林、線(xiàn)性回歸模型訓(xùn)練和網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)部署。
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