蘑菇毒性 车队：亚伦·罗伯逊，贝弗利·汤普森和埃西·蒙纽斯 背景 随着健康饮食的增加，每个人都在努力使自己变得尽可能自然。 甚至自己种食物。 蘑菇入门套件甚至在市场上也有售。 我们怎么知道我们是否可以安全地享用神话般的真菌？ 机器学习可用于帮助对典型特征进行分类，从而有助于确定哪些特征最危险，应避免使用。 项目任务 在该项目中，我们承担了对ML（机器学习）进行神秘化处理的任务。 首先，我们需要找到一个值得解决，分析或可视化的问题； 在我们的案例中，我们选择了蘑菇毒性这一主题。 我们将需要使用诸如

房地产预测指标： 项目网址： ： 使用的工具/程序：Python，Azure ML，Flask App，Zappa库，AWS S3，AWS Lambda，HTML，Javascr ipt，CSS，机器学习和Tableau。 该项目利用机器学习和Azure ML来预测美国120多个主要都会区的房价中位数。 它还展示了使用Tableau的一些重要可视化，这些可视化从AWS S3中提取数据。 然后，整个项目使用Zappa库通过AWS Lambda进行托管。

样品/工具 状态 所有样品 WinmlRunner WinML仪表板 Windows ML 欢迎使用Windows ML回购！ Windows ML允许您在Windows应用程序（C＃，C ++，Javascr ipt）中使用经过训练的机器学习模型。 Windows ML推理引擎在Windows设备上本地评估经过训练的模型。 此外，针对CPU和GPU的硬件优化还可实现高性能，以实现快速评估结果。 在此存储库中，您将找到示例应用程序，这些示例应用程序演示了如何使用Windows ML来构建

ml.js-Javascr ipt中的机器学习工具 介绍 该库是组织中开发的工具的编译。 它主要维护供浏览器使用。 如果您使用的是Node.js，则您可能希望仅将所需的库添加到依赖项中，因为它们通常会更频繁地发布到npm。 我们为所有npm软件包名称加上ml- （例如ml-matrix）前缀，以便于查找。 要将ml.js库包含在网页中： 它将用作全局ML变量。 该软件包为UMD格式。 随附库列表 无监督学习 主