AI源碼解讀：機器學習案例（Python版）

目錄


項目1今日熱點新聞推薦系統(tǒng)

1.1總體設(shè)計

1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

1.1.2系統(tǒng)流程

1.2運行環(huán)境

1.3模塊實現(xiàn)

1.3.1數(shù)據(jù)爬取

1.3.2新聞處理與聚類

1.3.3新聞推薦

1.4系統(tǒng)測試

1.4.1數(shù)據(jù)準備

1.4.2文本聚類

1.4.3熱點新聞推薦

項目2音樂推薦系統(tǒng)

2.1總體設(shè)計

2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

2.1.2系統(tǒng)流程

2.2運行環(huán)境

2.2.1Python環(huán)境

2.2.2MySQL環(huán)境

2.2.3VUE環(huán)境

2.3模塊實現(xiàn)

2.3.1數(shù)據(jù)請求和儲存

2.3.2數(shù)據(jù)處理

2.3.3數(shù)據(jù)存儲與后臺

2.3.4數(shù)據(jù)展示

2.4系統(tǒng)測試

項目3基于網(wǎng)頁端的電影推薦

3.1總體設(shè)計

3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

3.1.2系統(tǒng)流程

3.2運行環(huán)境

3.2.1Python環(huán)境

3.2.2PyCharm環(huán)境

3.2.3數(shù)據(jù)庫

3.3模塊實現(xiàn)

3.3.1數(shù)據(jù)爬取及處理

3.3.2模型訓練及保存

3.3.3接口實現(xiàn)

3.3.4收集數(shù)據(jù)

3.3.5界面設(shè)計

3.4系統(tǒng)測試







項目4基于邏輯回歸的音樂分類

4.1總體設(shè)計

4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

4.1.2系統(tǒng)流程

4.2運行環(huán)境

4.2.1Python環(huán)境

4.2.2Visual Studio Code開發(fā)環(huán)境

4.2.3Nodejs環(huán)境

4.2.4ffmpeg環(huán)境

4.2.5其他環(huán)境

4.3模塊實現(xiàn)

4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

4.3.2數(shù)據(jù)特征處理

4.3.3模型構(gòu)建

4.3.4模型訓練及保存

4.3.5模型預(yù)測

4.3.6前端模塊

4.3.7后端模塊

4.4系統(tǒng)測試

4.4.1訓練準確率

4.4.2系統(tǒng)應(yīng)用

項目5基于OpenCV和CNN的手語數(shù)字實時翻譯

5.1總體設(shè)計

5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

5.1.2系統(tǒng)流程

5.2運行環(huán)境

5.2.1Python環(huán)境

5.2.2TensorFlow環(huán)境

5.2.3Keras環(huán)境

5.2.4Android環(huán)境

5.3模塊實現(xiàn)

5.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

5.3.2數(shù)據(jù)增強

5.3.3模型構(gòu)建

5.3.4模型訓練及保存

5.3.5模型評估

5.3.6模型測試

5.4系統(tǒng)測試

5.4.1訓練準確率

5.4.2測試效果

5.4.3模型應(yīng)用

項目6比賽預(yù)測

6.1總體設(shè)計

6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

6.1.2系統(tǒng)流程

6.2運行環(huán)境

6.2.1Python環(huán)境

6.2.2Jupyter Notebook環(huán)境

6.2.3PyCharm環(huán)境

6.2.4MATLAB環(huán)境

6.3模塊實現(xiàn)

6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

6.3.2特征提取

6.3.3模型訓練及評估

6.3.4模型訓練準確率

6.4系統(tǒng)測試

6.4.1測試效果

6.4.2模型應(yīng)用

項目7基于SVM分類垃圾短信

7.1總體設(shè)計

7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

7.1.2系統(tǒng)流程

7.2運行環(huán)境

7.2.1Python環(huán)境

7.2.2Scikitlearn

7.2.3jieba環(huán)境

7.2.4MongoDB環(huán)境

7.2.5Apache+PHP

7.3模塊實現(xiàn)

7.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

7.3.2模型訓練及保存

7.3.3模型評估

7.3.4模型測試

7.4系統(tǒng)測試

項目8KNN數(shù)字驗證碼識別

8.1總體設(shè)計

8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

8.1.2系統(tǒng)流程

8.2運行環(huán)境

8.3模塊實現(xiàn)

8.3.1數(shù)據(jù)爬取

8.3.2去噪與分割

8.3.3模型訓練及保存

8.3.4準確率驗證

8.4系統(tǒng)測試

項目9基于VAE的圖像生成

9.1總體設(shè)計

9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

9.1.2系統(tǒng)流程

9.2運行環(huán)境

9.2.1Python環(huán)境

9.2.2TensorFlow環(huán)境

9.2.3GPU

9.3模塊實現(xiàn)

9.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

9.3.2模型構(gòu)建及編譯

9.3.3模型訓練及圖像生成

9.3.4不同數(shù)據(jù)集處理

9.4系統(tǒng)測試

9.4.1隱層可視化

9.4.2測試效果

9.4.3放大圖像

項目10學年成績預(yù)測

10.1總體設(shè)計

10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

10.1.2系統(tǒng)流程

10.2運行環(huán)境

10.2.1Python環(huán)境

10.2.2Plotly庫

10.2.3Scikitlearn庫

10.3模塊實現(xiàn)

10.3.1準備預(yù)處理

10.3.2數(shù)據(jù)可視化與分析

10.3.3特征提取

10.3.4模型訓練及保存

10.4系統(tǒng)測試

項目11銀行卡號數(shù)字識別

11.1總體設(shè)計

11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

11.1.2系統(tǒng)流程

11.2運行環(huán)境

11.2.1Python環(huán)境

11.2.2TensorFlow環(huán)境

11.2.3OpenCV環(huán)境

11.3模塊實現(xiàn)

11.3.1訓練集圖片處理

11.3.2測試圖片處理

11.3.3模型訓練及保存

11.3.4模型測試

11.4系統(tǒng)測試

11.4.1成功案例

11.4.2失敗案例

項目12古詩與歌詞生成

12.1總體設(shè)計

12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

12.1.2系統(tǒng)流程

12.2運行環(huán)境

12.2.1Python環(huán)境

12.2.2TensorFlow環(huán)境

12.2.3PyCharm環(huán)境

12.3模塊實現(xiàn)

12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

12.3.2模型構(gòu)建

12.3.3模型訓練及保存

12.3.4使用模型生成古詩

12.3.5產(chǎn)生藏頭詩

12.3.6用詞云展示生成的古詩

12.4歌詞生成

12.4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

12.4.2模型構(gòu)建

12.4.3模型訓練及保存

12.4.4生成歌詞

12.5系統(tǒng)測試

12.5.1生成古詩和藏頭詩

12.5.2生成歌詞

項目13語音識別與方言分類

13.1總體設(shè)計

13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

13.1.2系統(tǒng)流程

13.2運行環(huán)境

13.2.1Python環(huán)境

13.2.2TensorFlow環(huán)境

13.3模塊實現(xiàn)

13.3.1方言分類

13.3.2語音識別

13.3.3模型測試

13.4系統(tǒng)測試

13.4.1訓練準確率

13.4.2測試效果

13.4.3模型應(yīng)用

項目14智能聊天室

14.1總體設(shè)計

14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

14.1.2系統(tǒng)流程

14.2運行環(huán)境

14.2.1Python環(huán)境

14.2.2庫安裝

14.2.3圖靈聊天機器人API

14.2.4百度云服務(wù)器配置

14.3模塊實現(xiàn)

14.3.1聊天模塊

14.3.2文件圖片（表情包）

14.3.3音視頻通話

14.3.4人臉識別

14.3.5截圖功能

14.3.6聊天機器人

14.4系統(tǒng)測試

14.4.1人臉測試效果

14.4.2聊天效果測試

14.4.3文件操作測試

14.4.4截圖操作測試

項目15基于OpenCV的答題卡識別系統(tǒng)

15.1總體設(shè)計

15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

15.1.2系統(tǒng)流程

15.2運行環(huán)境

15.2.1Python環(huán)境

15.2.2PyCharm安裝

15.2.3OpenCV環(huán)境

15.3模塊實現(xiàn)

15.3.1信息識別

15.3.2Excel導出模塊

15.3.3圖形用戶界面模塊

15.3.4手寫識別模塊

15.4系統(tǒng)測試

15.4.1系統(tǒng)識別準確率

15.4.2系統(tǒng)識別應(yīng)用

項目16人臉識別添加護具系統(tǒng)

16.1總體設(shè)計

16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

16.1.2系統(tǒng)流程

16.2運行環(huán)境

16.2.1Python環(huán)境

16.2.2Tkinter調(diào)用

16.2.3OpenCV安裝

16.2.4庫環(huán)境

16.3模塊實現(xiàn)

16.3.1頁面布局

16.3.2圖像加載

16.3.3圖像識別

16.4系統(tǒng)測試

項目17LPR車牌識別

17.1總體設(shè)計

17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

17.1.2系統(tǒng)流程

17.2運行環(huán)境

17.2.1Python環(huán)境

17.2.2OpenCV環(huán)境

17.2.3Android環(huán)境

17.3模塊實現(xiàn)

17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

17.3.2模型訓練

17.3.3APP構(gòu)建

17.4系統(tǒng)測試

17.4.1訓練分數(shù)和損失可視化

17.4.2APP測試結(jié)果

項目18動漫人物識別

18.1總體設(shè)計

18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

18.1.2系統(tǒng)流程

18.2運行環(huán)境

18.2.1爬蟲

18.2.2模型訓練

18.2.3實際應(yīng)用

18.3模塊實現(xiàn)

18.3.1數(shù)據(jù)準備

18.3.2數(shù)據(jù)處理

18.3.3模型訓練及保存

18.3.4模型測試

18.4系統(tǒng)測試

18.4.1測試效果

18.4.2模型應(yīng)用

項目19基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“外星人入侵”

19.1總體設(shè)計

19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

19.1.2系統(tǒng)流程

19.2運行環(huán)境

19.3模塊實現(xiàn)

19.3.1游戲設(shè)置

19.3.2模型訓練

19.3.3數(shù)據(jù)繪圖

19.3.4UI界面

19.4系統(tǒng)測試

19.4.1測試效果

19.4.2運行結(jié)果

19.4.3模型應(yīng)用

項目20中草藥識別的微信小程序

20.1總體設(shè)計

20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

20.1.2系統(tǒng)流程

20.2運行環(huán)境

20.3模塊實現(xiàn)

20.3.1從百度AI申請API

20.3.2云函數(shù)

20.3.3API調(diào)用

20.3.4資料存儲

20.3.5頁面設(shè)計

20.4系統(tǒng)測試

20.4.1開發(fā)者平臺測試

20.4.2小程序真機測試