# streamlit-web-ml
利用streamlit快速搭建机器学习web展示demo
# 部署地址
https://streamlit-web-ml.herokuapp.com/
## 怎样在Heroku发布Streamlit Apps
* Create An Account Heroku by signing up.
* Install Heroku CLI
* Create Your Github Repository for your app
* Build your app
* Login to Heroku From the CLI
```sh
heroku Login
```
* Create Your 3 Required Files(`setup.sh`,`Procfile`,`requirements.txt`)
> Code for `setup.sh`
```sh
mkdir -p ~/.streamlit/
echo "\
[general]\n\
email = \"[email protected]\"\n\
" > ~/.streamlit/credentials.toml
echo "\
[server]\n\
headless = true\n\
enableCORS=false\n\
port = $PORT\n\
" > ~/.streamlit/config.toml
```
> Code for `setup.sh` (Alternate with no credentials.toml)
```sh
mkdir -p ~/.streamlit/
echo "\
[server]\n\
headless = true\n\
port = $PORT\n\
enableCORS = false\n\
\n\
" > ~/.streamlit/config.toml
```
> Code For `Procfile`
```sh
web: sh setup.sh && streamlit run your_app.py
```
> Code for `requirements.txt`
```
numpy==1.16.5
pandas==0.25.1
matplotlib==3.1.1
scikit-learn==0.21.3
streamlit==0.62.1
```
* Create App with CLI
```sh
heroku create name-of-your-app
```
* Commit and Push Your Code to Github
```sh
git add your app
git commit -m "your comment description"
git push
```
* Push To Heroku to Deploy
```sh
git push heroku master
```
# 所需要的配置文件
* Procfile
* setup.sh
* requirements.txt
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
利用streamlit快速搭建机器学习web展示demo.zip
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2024-04-16
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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content
000_简介和配置.txt 10KB
ml_model_selector_app
app.py 7KB
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exported_pipeline_for_ml.py 862B
contraceptives_rf_model.pkl 740KB
models
contraceptives_nv_model.pkl 1KB
contraceptives_rf_model.pkl 740KB
contraceptives_logit_model.pkl 1KB
contraceptives_dcTree_model.pkl 75KB
streamlit_sktime_forecasting.py 13KB
007_缓存机制.py 7KB
004_显示图像音频视频.py 968B
005_交互式部件.py 8KB
LICENSE 11KB
006_其他设置.py 5KB
case
raw_data
stores.csv 532B
features.csv 578KB
train.csv 12.25MB
test.csv 2.48MB
solution-1
data_modeling1.py 3KB
util_func.py 12KB
timing_count.py 635B
data_eda_with_streamlit_app.py 17KB
readme.md 142B
data_pre_processing2.py 6KB
data_modeling2.py 5KB
data_pre_processing1.py 8KB
res_log
model_rf_base.png 36KB
model_lgb_base.png 41KB
model_res1.png 33KB
model_res1.json 748B
solution-2
util_func.py 5KB
data_pre_processing3_streamlit.py 3KB
data_pre_processing2_streamlit.py 10KB
img
data.png 112KB
WMAE.png 25KB
data_modeling.py 2KB
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008_streamlit_with_database.py 5KB
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sunrise.png 2.47MB
009_streamlit_with_iris-eda.py 4KB
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Procfile 68B
requirements.txt 89B
.gitignore 2KB
file_uploader_data.csv 229B
common_ml_datasets_EDA_app
app_css.py 353B
app.py 6KB
iris.csv 4KB
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001_显示文本.py 4KB
example
06_run_on_save.py 2KB
01_animation.py 363B
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03_caching.py 2KB
09_syntax_hilite.py 2KB
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setup.sh 218B
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