Cara menulis aplikasi pembelajaran mesin tersuai menggunakan Vue.js dan Python

Cara menulis aplikasi pembelajaran mesin tersuai menggunakan Vue.js dan Python

Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, semakin ramai pembangun memberi perhatian kepada cara menggunakan pembelajaran mesin pada projek sebenar. Vue.js dan Python pada masa ini merupakan alat pembangunan bahagian hadapan dan belakang yang sangat popular Gabungan mereka membolehkan kami membina aplikasi pembelajaran mesin tersuai dengan lebih mudah. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Vue.js dan Python untuk melaksanakan aplikasi pembelajaran mesin mudah, dengan contoh kod dilampirkan.

1. Penyediaan projek
Pertama, kita perlu memasang Vue.js dan Python. Langkah pemasangan yang berkaitan boleh didapati di laman web rasmi.

2. Bahagian hadapan - Vue.js
Di bahagian hadapan, kami akan menggunakan Vue.js untuk membina antara muka pengguna untuk memasukkan dan memaparkan data. Untuk mencipta aplikasi asas Vue, anda boleh menggunakan Vue CLI untuk memudahkan proses pembangunan.

1. Buat aplikasi Vue baharu
   Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk mencipta aplikasi Vue baharu:

   vue create ml-app

   Salin selepas log masuk

2. Pasang dependencies yang diperlukan
   Pergi ke direktori projek dan jalankan arahan berikut untuk memasang Dependencies yang diperlukan :

   cd ml-app
   npm install axios --save

   Salin selepas log masuk

3. Buat komponen
   Buat fail bernama MachineLearning.vue dalam direktori src. Dalam fail ini, kami akan menentukan bekas yang mengandungi input dan paparan data. Berikut ialah contoh kod mudah: MachineLearning.vue的文件。在这个文件中，我们将定义一个包含数据输入和展示的容器。下面是一个简单的代码示例：

   <template>
     <div>
    <input v-model="inputData" type="text" placeholder="输入数据">
    <button @click="runML">运行机器学习</button>
    <div v-if="result">{{ result }}</div>
     </div>
   </template>
   
   <script>
   import axios from 'axios';
   
   export default {
     data() {
    return {
      inputData: '',
      result: ''
    };
     },
     methods: {
    async runML() {
      const response = await axios.post('/predict', { data: this.inputData });
      this.result = response.data.result;
    }
     }
   };
   </script>

   Salin selepas log masuk

4. 修改App.vue
   打开src目录下的App.vue文件，并将MachineLearning.vue组件导入和添加到页面中：

   <template>
     <div id="app">
    <MachineLearning></MachineLearning>
     </div>
   </template>
   
   <script>
   import MachineLearning from './MachineLearning.vue';
   
   export default {
     components: {
    MachineLearning
     }
   };
   </script>

   Salin selepas log masuk

至此，我们的前端部分基本完成了。用户可以在输入框中输入数据，然后点击按钮来触发机器学习的运行。接下来，我们将在后端部分实现机器学习的功能。

三、后端部分 - Python
在后端部分，我们将使用Python来进行机器学习的运算。具体来说，我们将使用flask库来搭建一个简单的后端服务器，并使用scikit-learn库来训练和预测数据。

1. 创建Python虚拟环境
   在命令行中运行以下命令，创建一个Python虚拟环境：

   python -m venv ml-env

   Salin selepas log masuk

2. 激活虚拟环境
   在Windows中，运行以下命令激活虚拟环境：

   ml-envScriptsctivate

   Salin selepas log masuk

   在MacOS和Linux中，运行以下命令激活虚拟环境：

   source ml-env/bin/activate

   Salin selepas log masuk

3. 安装依赖
   运行以下命令，安装所需的依赖：

   pip install flask scikit-learn

   Salin selepas log masuk

4. 创建flask应用
   创建一个名为app.py

   from flask import Flask, request, jsonify
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   app = Flask(__name__)
   
   # 创建一个线性回归模型
   model = LinearRegression()
   
   @app.route('/predict', methods=['POST'])
   def predict():
    # 接收输入数据
    data = request.json['data']
   
    # 对数据进行预测
    result = model.predict(data)
   
    # 返回预测结果
    return jsonify({'result': result})
   
   if __name__ == '__main__':
    app.run()

   Salin selepas log masuk

5. Ubah suai App.vue

   Buka fail App.vue dalam direktori src dan import komponen MachineLearning.vue ke dalam dan Tambah ke halaman:
   

   python app.py

   Salin selepas log masuk

Pada ketika ini, bahagian hadapan kami pada asasnya telah siap. Pengguna boleh memasukkan data ke dalam kotak input dan mengklik butang untuk mencetuskan pembelajaran mesin untuk dijalankan. Seterusnya, kami akan melaksanakan fungsi pembelajaran mesin di bahagian belakang.

3. Bahagian belakang - Python

Di bahagian belakang, kami akan menggunakan Python untuk melaksanakan operasi pembelajaran mesin. Khususnya, kami akan menggunakan perpustakaan kelalang untuk membina pelayan bahagian belakang yang mudah dan perpustakaan scikit-lear untuk melatih dan meramal data.

🎜 Cipta persekitaran maya Python 🎜 Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk mencipta persekitaran maya Python: 🎜rrreee 🎜🎜🎜 Aktifkan persekitaran maya 🎜 Dalam Windows, jalankan arahan berikut untuk mengaktifkan persekitaran maya: 🎜rreee 🎜 Pada MacOS dan Linux , jalankan arahan berikut untuk mengaktifkan persekitaran maya: 🎜rrreee🎜🎜🎜Pasang dependencies🎜Jalankan arahan berikut untuk memasang dependencies yang diperlukan: 🎜rrreee🎜🎜🎜Buat aplikasi kelalang🎜Crecode a fail >app.py fail dan tambah kod berikut: 🎜rrreee🎜🎜🎜Jalankan pelayan bahagian belakang🎜Jalankan arahan berikut dalam baris arahan untuk memulakan pelayan bahagian belakang:🎜rrreee🎜🎜🎜Pada ketika ini, bahagian belakang kami bahagian pada dasarnya telah siap. Apabila pengguna mengklik butang di halaman hujung hadapan, aplikasi Vue akan menghantar data ke pelayan bahagian belakang dan menerima serta memaparkan hasil ramalan. 🎜🎜Akhir sekali, perlu diingatkan bahawa kod sampel di atas hanyalah demonstrasi mudah dan bukan aplikasi pembelajaran mesin yang lengkap. Aplikasi pembelajaran mesin sebenar perlu dilaraskan dan dioptimumkan dengan sewajarnya mengikut keperluan khusus. 🎜🎜Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami cara menulis aplikasi pembelajaran mesin tersuai menggunakan Vue.js dan Python. Saya doakan anda lebih banyak pencapaian di jalan pembelajaran mesin! 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara menulis aplikasi pembelajaran mesin tersuai menggunakan Vue.js dan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!