【源码】基于 Python 的数据科学智能预测与强化学习项目

项目简介

本项目借助数据科学应用，达成机器学习模型的在线预测功能，同时探索强化学习在多臂老虎机问题中的应用。项目涵盖数据预处理、模型训练、在线预测和强化学习等环节，全面提升数据分析和机器学习能力。

项目的主要特性和功能

1. 机器学习在线预测系统：具备基于 Flask 的在线预测应用，运用线性判别分析（LDA）和神经网络（NN）开展预测，提供 API 接口，支持用户上传数据进行实时预测。
2. 模型训练：拥有训练脚本，可利用线性判别分析和神经网络多层感知器算法进行模型训练，训练好的模型能保存并用于在线预测。
3. 强化学习探索：实现强化学习智能体解决多臂老虎机问题，包含 ε - 贪婪算法和基于置信上界的算法等不同策略的智能体，提供比较不同智能体性能的功能，通过运行实验并统计胜利次数评估性能。

安装使用步骤

1. 复制项目仓库：用户可通过 Git 命令或在线代码编辑器复制本项目的源码文件。
2. 安装依赖库：使用 pip 命令安装项目依赖的 Python 科学计算库，如 Flask、joblib、numpy、pandas 等。
3. 数据准备：依据项目需求准备相应数据集。在线预测部分需准备用于预测的数据文件和已训练好的模型文件；强化学习部分需准备模拟的 bandit 数据。
4. 运行代码：运行相关脚本文件。在线预测部分运行 api.py 文件启动 Flask 服务器；模型训练部分运行 train.py 文件进行模型训练；强化学习部分运行 bandit.py 文件进行智能体的训练和性能比较。
5. 访问和使用 API：启动 Flask 服务器后，通过访问指定的 API 接口进行在线预测，API 接口具体信息可在项目文档中查找。
6. 探索强化学习智能体：运行 bandit.py 文件中的函数，比较不同智能体的性能，探索强化学习在多臂老虎机问题中的应用。

下载地址

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