18段代码带你玩转18个机器学习必备交互工具

简介: 本文简要介绍将机器学习创意快速、简单和漂亮地转换为Web应用程序的工具。这并不是一个完整列表,如果你想了解更多,可以尝试使用的不同技术。

导读:本文简要介绍将机器学习创意快速、简单和漂亮地转换为Web应用程序的工具。这并不是一个完整列表,如果你想了解更多,可以尝试使用的不同技术。

作者:曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui)、迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)

如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju)

image.png

01 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是基于Web的交互式Python解释器,非常适合构建、调整和发布任何使用Python脚本的东西。它被附加到一个功能完整的Python内核(将其设置为Python 3.x),并且可以像其他解释器一样加载和运行库及脚本。要安装Jupyter Notebook,请参考官方文档:

http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html

安装方式多种多样,包括使用“pip3”命令,如果这种方法不适合你,则请查看官方文档,了解不同的方法(代码清单1)。

  • 代码清单1 安装Jupyter
sudo pip3 install jupyter

Jupyter Notebook使用起来既简单又强大。你只需将它下载到本地计算机(它是带有* .ipynb扩展名的文件),打开命令/终端Shell窗口,导航到该文件夹,然后运行“notebook”命令(代码清单2)。

  • 代码清单2 运行Notebook(查看官方文档,了解启动Notebook的其他方法)
jupyter notebook

此命令将打开一个网页,显示它从中启动的文件夹的内容(图3)。你可以通过单击文件列表正上方的文件夹图标向下导航文件夹结构。

image.png

▲图3 Jupyter Notebook登录页面

要打开Jupyter Notebook,只需单击任何带有“ * .ipynb”扩展名的文件。如果要创建全新Notebook,请单击紧接刷新按钮的仪表板右侧的“New”按钮。

【提示】有关其他信息、Jupyter Notebook问题以及附加内核的信息,请参阅:

http://jupyter-notebook-beginner-guide.readthedocs. io/en/latest/execute.html

02 Flask

Flask是一个轻量级但非常强大的服务器端Web框架。它是应用程序背后的“大脑”,也是Python数据生成函数和网页之间的黏合剂。我喜欢使用Flask的原因之一是,它允许我们在不离开Python语言的情况下将独立的Python脚本链接到服务器端Web框架,使得在对象之间传递数据更加容易!

Flask附带了发布网页的最低要求。如果你需要其他支持,例如数据库、表单控件等,则必须安装其他库,这就是它被称为轻量级微框架的原因。这也是它易于使用的原因,因为你只需学习一些技巧,其他一切都可使用熟悉的经过验证的Python库。

遗憾的是,我们只能使用Python至此,最终你需要进入前端Web脚本。但是不要有困扰—互联网上有很多很棒的例子(Stackoverflow.com、w3schools.com)和令人难以置信的GetBootstrap.com模板,可以让你尽快到达目的地。

【提示】有关Flask的更多信息,请参阅官方Flask文档。

http://flask.pocoo.org/

03 HTML

HTML(超文本标记语言)是网络技术方面最基本的东西之一。它已存在多年,用于创建几乎所有的网页和Web应用程序。

对于那些想要了解这一主题的人来说,网上的免费资料浩如烟海。要了解HTML,推荐w3schools.com网站,这个网站的学习材料组织良好、全面,而且通常是交互式的。

04 CSS

CSS(Cascading Style Sheet,层叠样式表)使大多数网站看起来很棒!我们在这里使用两种类型的CSS文件:大多数网页(最常见)的“

”部分中加载的CSS链接和代码清单3中显示的自定义CSS。
  • 代码清单3 自定义CSS脚本块
<STYLE>
.btn-circle.btn-xl {
     width: 70px;
     height: 70px;
     padding: 10px 2px;
     border-radius: 35px;
     font-size: 17px;
     line-height: 1.33;
}
</STYLE>

托管在外部服务器上的CSS文件无法自定义,但通常是同类最佳的。有时你只需要在页面上自定义功能,即在HTML页面中直接创建本地CSS文件或样式标签,然后使用“class”参数将其应用于特定标签或区域(代码清单4)。

  • 代码清单4 将CSS标签应用于HTML标签
<button type="button" onclick="calculateBikeDemand(this)"  
id="season_spring" class="btn btn-info btn-circle btn-xl"> 
<i class="fa fa-check">Spring</i></button>

CSS非常详细地定义了所有的尺寸、颜色、字体。它还允许你创建所见即所感的Web门户。只需创建一次,即可让所有页面调用它来继承该特定样式。

【提示】有关CSS的其他信息,请访问:

w3schools.com

05 Jinja2

Jinja2用于生成标记和HTML代码,并与Flask变量紧密配合。它由Armin Ronacher创建,广泛用于处理Flask生成的数据以及直接在HTML模板中的if/then逻辑。

在此HTML模板示例中,使用Jinja2将名为“previous_slider_ value”的Flask生成的值注入滑块的“value”参数。注意使用双花括号(代码清单5)。

  • 代码清单5 Jinja2将数据传递给HTML输入控件
<input type="range" min="1" max="100" value="{{previous_slider_value}}" 
id="my_slider">

【提示】有关Jinja2的其他信息,请参阅:

http://jinja.pocoo.org/docs/2.10/

06 JavaScript

JavaScript本身就是一种真正的编程语言,它可以为你的任何前端控件添加极其强大的行为。JavaScript为网页带来了很高的交互性。

这是一个有趣的示例,我们捕获HTML滑块控件的鼠标按钮松开(mouse-up)事件,以将表单提交到Flask服务器。这个想法是,每当用户更改滑块值时,Flask需要使用新的滑块值进行一些服务器端处理并重新生成网页(代码清单6)。

  • 代码清单6 JavaScript捕获滑块onmouseup事件
slider1.onmouseup = function () 
{
    document.getElementById("submit_params").submit(); 
}

【提示】有关JavaScript的其他信息,请访问:

w3schools.com

07 jQuery

jQuery是一个定制的JavaScript库,可以帮助处理复杂的前端和行为事件,并确保不同浏览器版本之间的兼容性。

jQuery帮助优化按钮、下拉动态行为,甚至Ajax交互(许多项目中大量使用的关键技术)。

【提示】有关jQuery的更多信息,请查看jQuery.com上的官方文档。

08 Ajax

Ajax是一种出色的前端脚本技术,可以为网页添加动态服务器端行为。它允许发送和接收数据,而无须像表单提交那样重建或重新加载整个页面。一个常用领域是地图网页,例如Google地图,它允许拖动和滑动地图,而无须在每次移动后重新加载整个页面。

【提示】有关Ajax的其他信息,请访问w3schools.com。

09 Bootstrap

Bootstrap是一个非常强大、近乎神奇的前端Web工具。根据BuiltWith Trends的说法,它几乎占据了Web的13%。它包含大多数Web标签和控件的各种外观及行为。通过简单地将你的网页链接到最新的Bootstrap,CSS将为任何无聊的HTML页面提供即时和专业的改造!

如果你查看HTML文件,那么首先要注意的是页面顶部的LINK和SCRIPT标签中包含的链接。这是构建网页的最佳捷径(代码清单7)。

  • 代码清单7 链接标签以继承Bootstrap CSS样式

HTML文件(更可能是你将来要创建的任何网页)都将使用这些链接来下载预制的Bootstrap和JavaScript脚本,并自动继承流行的字体、颜色、样式和行为。通过互联网,你可轻松且快速地获得最佳外观和行为。

【提示】有关Bootstrap的其他信息,请查看GetBootstrap.com上的官方文档。

10 Web插件

Web插件(plugin)具有巨大的优势:将大量硬件、数据和安全管理推送给专门从事该领域的人。没有理由重新发明轮子,浪费宝贵时间或引入安全风险。让其他人顾好这一点,而你专注于最擅长的事情。

遗憾的是,我们只能探索其中一部分,这里列出了我过去用过的好东西或者从别人那里听来的好东西(还有成千上万可能同样好的东西—寻找那些为小型企业提供良好支持的人,在成交之前他们往往会提供演示和测试账户)。

11 会员平台

有几个平台可用。

1. Memberful

www.memberful.com

我个人非常喜欢Memberful.com,并认为对于任何想要轻松管理网站付费功能的人来说,它是一个很好的选择。它通过Stripe.com提供信用卡支付,以及用户管理功能,并紧密集成在你自己的Web应用程序中。

2. Patreon

www.patreon.com

Patreon是艺术家和内容创作者的会员平台与插件。

3. Wild Apricot

www.wildapricot.com

Wild Apricot是小型和非营利组织的会员平台。

4. Subhub

www.subhub.com

Subhub是一个为企业家、专家和组织设计的会员平台。

5. Membergate

www.membergate.com

Membergate是企业通信、新闻通讯、协会和受限访问站点的平台。

12 付款平台

有几个平台可用。

1. Paypal Donations

www.paypal.com/us/webapps/mpp/donation

我过去使用过Paypal插件,它易于安装和使用。你所需要的只是一个信誉良好的Paypal账户,剩下的事情都很简单。

2. Paypal Express

www.paypal.com/us/webapps/mpp/express-checkout

Paypal Express仍然属于Paypal,能快速简便地结账。

3. Stripe

http://stripe.com/

Stripe是一种付款选项,可让网站轻松接受在线信用卡付款。它是Memberful.com背后的支付引擎。

13 分析

构建自己的Web使用跟踪器需要在每个页面上添加大量的Flask自定义代码,以及用于保存这些交互的数据库和用于理解它的分析引擎。这个工作量很大!相反,使用Google Analytics,我们所要做的只是在每个页面顶部添加JavaScript代码段。基本分析可以免费使用,这对我们非常有利。

14 留言板

我过去曾使用https://disqus.com向静态网站添加留言板。它直接在你的网站上创建具有专业外观的留言板,同时在其他地方进行管理。

15 邮件列表

我已经使用formspree.io很多年了,我很喜欢它!可以很容易地将它添加到任何静态网页、文本框和提交按钮。用户可以在你的网页上添加他们的电子邮件地址,https://formspress.io将通过电子邮件向你发送已提交的信息。如果你正在托管静态站点或者不想自己管理数据库,那么这是一个很好的选择。

16 Git

Git是一个很棒的版本控制工具,它能保存存储库中发生的任何代码创建、更改、更新以及删除。它与GitHub紧密集成,这对于代码保护和协作来说至关重要。它也集成在大多数云提供商那里。如果你需要处理大型应用程序或与他人协作,那么强烈建议你使用它。

大多数云提供商都支持GitHub、BitBucket等在线代码库。这些在线代码库利用Git,因此学习基础知识将对你很有帮助。在Microsoft Azure上部署Web应用程序的过程与Git紧密集成,因此有必要学一些入门知识或在线获取一些很棒的教程,例如try.github.io:


git init:创建本地存储库。

git clone https://github.com/...:将GitHub存储库克隆到本地驱动器。

git status:列出已更改并等待提交(commit)和推送(push)至存储库的文件。

git add.:添加所有文件(注释期间)。

git add '*.txt':添加所有文本文件。

git commit:提交等待中的文件。

git log:查看提交历史记录。

git push(或git push azure master):将分支推送到远程主站。

git pull:将远程更改拉取到本地仓库。

git reset *:撤销git。

gitrm --cached :停止跟踪文件。


17 虚拟环境

使用虚拟环境能带来许多优势:

创建没有安装Python库的环境。

准确了解应用程序运行所需的Python库。

使计算机系统的其余部分与在此环境中安装的任何Python隔离开。

鼓励尝试。

要启动虚拟环境,请使用“venv”命令。如果你的计算机上没有安装它,建议安装一下(可以通过常见的安装程序,如pip、conda、brew等)。有关为操作系统安装虚拟环境的更多信息,请参阅“venv-Greation of virtual environments”用户指南:

https://docs.python. org/3/library/venv.html

打开命令窗口并在命令行上调用Python 3“venv”函数以创建沙箱环境(代码清单8和代码清单9)。

  • 代码清单8 创建Python虚拟环境
$ python3 -m venv some_name
  • 代码清单9 激活环境

$ source some_name/bin/activate

完成后,可以使用代码清单10中的命令停用虚拟环境。

  • 代码清单10 停用虚拟环境
$ deactivate

18 创建requirements.txt文件

大多数云提供商使用requirements.txt文件列出托管Web应用程序所需的所有Python库。在大多数情况下,它与Web文件一起打包并发送到其“无服务器计算”云上进行设置。

你可以创建自己的requirements.txt文件,并将其放在与Flask Python主脚本相同的文件夹中。让我们看看如何使用虚拟环境创建一个完整的requirements.txt文件。

使用虚拟环境时,你将创建一个不含任何Python库的安全沙箱。这允许你仅安装所需内容并运行“pip freeze”命令以获取库和当前版本号的快照。请注意,如果你已经知道需要哪些库、依赖项和版本号,则不需要执行此操作。

【第1步】在Python中创建虚拟环境,以从干净的平台开始,如代码清单11所示。

  • 代码清单11 启动虚拟环境
$ python3 -m venv some_env_name
$ source some_env_name/bin/activate 

【第2步】使用“pip3”安装运行本地Web应用程序所需的库,如代码清单12所示。

  • 代码清单12 安装一些库作为示例
$ pip3 install flask
$ pip3 install pandas
$ pip3 install sklearn

【第3步】冻结环境及所有已安装的Python库,包括requirements.txt文件中的版本号,如代码清单13所示。

  • 代码清单13 已安装的必需库
$ pip3 freeze > requirements.txt

【第4步】停用虚拟环境,如代码清单14所示。

  • 代码清单14 停用venv
$ deactivate 

通过上面这些步骤,创建了一个requirements.txt文件。使用“vi”查看其内容(按下ESC和Q键退出)。requirements.txt的内容可能看起来非常不同,但这没关系(代码清单15)。

  • 代码清单15 检查requirements.txt文件的内容

输入:

$ vi requirements.txt

输出:


click==6.7
Flask==0.12.2
itsdangerous==0.24
Jinja2==2.10
MarkupSafe==1.0
numpy==1.14.2
scikit-learn
scipy
python-dateutil==2.7.2
pytz==2018.4
six==1.11.0
Werkzeug==0.14.1
Pillow>=1.0
matplotlib 
gunicorn>=19.7.1
wtforms>=2.1

在requirements.txt文件中,可以使用“==”符号来要求特定版本(代码清单16)。

  • 代码清单16 准确分配
Flask==0.12.2

还可以要求大于等于或小于等于某版本(代码清单17)。

  • 代码清单17 定向分配

Flask >= 0.12

或者可以简单地指定为安装程序可以找到的最新版本(代码清单18)。

  • 代码清单18 使用最新版本
Flask

关于作者:曼纽尔·阿米纳特吉(Manuel Amunategui) 是SpringML(谷歌云和Salesforce的优选合作伙伴)的数据科学副总裁,拥有预测分析和国际管理硕士学位。在机器学习、医疗健康建模等方面有着丰富的咨询经验。

迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei)迈赫迪·洛佩伊(Mehdi Roopaei) 是IEEE、AIAA和ISA的高级成员。他的研究兴趣包括人工智能驱动的控制系统、数据驱动决策、机器学习和物联网(IoT),以及沉浸式分析。

本文摘编自《机器学习即服务:将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序》,经出版方授权发布。

文章来源:微信公众号 大数据

目录
相关文章
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
41 2
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 搜索推荐
Python在社交媒体分析中扮演关键角色,借助Pandas、NumPy、Matplotlib等工具处理、可视化数据及进行机器学习。
【7月更文挑战第5天】Python在社交媒体分析中扮演关键角色,借助Pandas、NumPy、Matplotlib等工具处理、可视化数据及进行机器学习。流程包括数据获取、预处理、探索、模型选择、评估与优化,以及结果可视化。示例展示了用户行为、话题趋势和用户画像分析。Python的丰富生态使得社交媒体洞察变得高效。通过学习和实践,可以提升社交媒体分析能力。
87 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
揭秘AI:机器学习的魔法与代码
【10月更文挑战第33天】本文将带你走进AI的世界,了解机器学习的原理和应用。我们将通过Python代码示例,展示如何实现一个简单的线性回归模型。无论你是AI新手还是有经验的开发者,这篇文章都会给你带来新的启示。让我们一起探索AI的奥秘吧!
|
2月前
|
数据采集 移动开发 数据可视化
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
这篇文章介绍了数据清洗、分析、可视化、模型搭建、训练和预测的全过程,包括缺失值处理、异常值处理、特征选择、数据归一化等关键步骤,并展示了模型融合技术。
86 1
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据挖掘
R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域
【10月更文挑战第21天】R语言是一种强大的统计分析工具,广泛应用于数据分析和机器学习领域。本文将介绍R语言中的一些高级编程技巧,包括函数式编程、向量化运算、字符串处理、循环和条件语句、异常处理和性能优化等方面,以帮助读者更好地掌握R语言的编程技巧,提高数据分析的效率。
55 2
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭开深度学习与传统机器学习的神秘面纱:从理论差异到实战代码详解两者间的选择与应用策略全面解析
【10月更文挑战第10天】本文探讨了深度学习与传统机器学习的区别,通过图像识别和语音处理等领域的应用案例,展示了深度学习在自动特征学习和处理大规模数据方面的优势。文中还提供了一个Python代码示例,使用TensorFlow构建多层感知器(MLP)并与Scikit-learn中的逻辑回归模型进行对比,进一步说明了两者的不同特点。
80 2
|
2月前
|
JSON 测试技术 API
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之(二)我的png info怎么有乱码
阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之(二)我的png info怎么有乱码
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 API
【机器学习】正则化,欠拟合与过拟合(详细代码与图片演示!助你迅速拿下!!!)
【机器学习】正则化,欠拟合与过拟合(详细代码与图片演示!助你迅速拿下!!!)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
机器学习到底是什么?附sklearn代码
机器学习到底是什么?附sklearn代码
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索人工智能:机器学习的基本原理与Python代码实践
【9月更文挑战第6天】本文深入探讨了人工智能领域中的机器学习技术,旨在通过简明的语言和实际的编码示例,为初学者提供一条清晰的学习路径。文章不仅阐述了机器学习的基本概念、主要算法及其应用场景,还通过Python语言展示了如何实现一个简单的线性回归模型。此外,本文还讨论了机器学习面临的挑战和未来发展趋势,以期激发读者对这一前沿技术的兴趣和思考。