文件名称：机器学习与统计项目：机器学习与统计-项目，数据分析课程，GMIT 2020-2021
文件大小：327KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-11 13:44:59
JupyterNotebook
机器学习与统计-项目 机器学习与统计模块，数据分析课程，GMIT 2020-2021 讲师：Ian McLoughlin博士 作者： Andrzej Kocielski ： 电子邮件： 介绍 该存储库存放了我针对2020年高威梅奥理工学院机器学习和统计模块的任务项目。 项目目标 该项目的目标是开发一个Web服务，以使用机器学习（ML）范例进行预测。 该项目的目标是基于提供的数据集发电量来产生一个或多个模型，并通过应用适当的ML技术，预测风力发电机从风中产生的功率输出。 应响应作为HTTP请求获得的风速值来生成功率输出预测。 详细的项目说明可在pdf 找到。 作业交付 该项目涉及使用现有算法和工具（例如Keras，TensorFlow或Scikit学习包）在Jupyter Notebook环境中开发机器学习模型。 随后评估所应用的模型的准确性。 在Jupyter Notebook
【文件预览】：
Machine-Learning-and-Statistics-Project-main
----app.py(2KB)
----assessment.pdf(142KB)
----wind_power.py(8KB)
----Powerproduction_ML.ipynb(256KB)
----Dockerfile(179B)
----LICENSE(1KB)
----static()
--------index.html(9KB)
--------ml_project.js(5KB)
--------.dockerignore(80B)
--------style.css(6KB)
----requirements.txt(367B)
----.gitignore(2KB)
----powerproduction.txt(7KB)
----README.md(6KB)