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ML.NET 1.3.1 发布,.NET 跨平台机器学习框架

ML.NET 1.3.1 已发布。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架,旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习,它允许 .NET 开发者开发他们自己的模型,并将自定义 ML 注入到应用程序中。

收录时间: 2019-08-13
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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Announcing ML.NET 1.2 and Model Builder updates (Machine Learning for .NET)

We are excited to announce ML.NET 1.2 and updates to Model Builder and the CLI. ML.NET is an open-source and cross-platform machine learning framework for .NET developers. ML.NET also includes Model Builder (a simple UI tool for Visual Studio) and the ML.NET CLI (Command-line interface) to make it super easy to build custom Machine Learning (ML) models using Automated Machine Learning (AutoML).

收录时间: 2019-07-18
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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ML.NET 1.1 发布,模型构建器升级和新的异常检测算法

ML.NET 1.1 已发布。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架,旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习,它允许 .NET 开发者开发他们自己的模型,并将自定义 ML 注入到应用程序中。1.1 的更新亮点包括针对 ML.NET 的更新,以及用于 Visual Studio 的 Model Builder 的更新。...

收录时间: 2019-06-17
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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Announcing ML.NET 1.1 and Model Builder updates (Machine Learning for .NET)

Today we’re announcing ML.NET 1.1 which includes updates for ML.NET (v1.0 was released on May 2019) and Model Builder for Visual Studio. Following are the key highlights...

收录时间: 2019-06-12
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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Machine Learning with ML.NET in UWP: Binary Classification

In this article we will use ML.NET to build and compare four Machine Learning Binary Classification pipelines. Each model uses another algorithm to predict the quality of wine from 11 physicochemical features. The characteristics of the prediction models are visualized using OxyPlot. All the code is in C# (“Look mom, no Python!”) and hosted in a UWP app together with some other ML.NET use cases.

收录时间: 2019-05-09
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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ML.NET 1.0 发布,单击右键即可添加机器学习模型

ML.NET 1.0 终于发布了。ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架,旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习,它允许 .NET 开发者开发他们自己的模型,并将自定义 ML 注入到应用程序中。

收录时间: 2019-05-08
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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What is ML.NET 1.0 - Machine Learning for .NET

Today, coinciding with //BUILD 2019/ conference, we’re thrilled by launching ML.NET 1.0 release! You can read the official ML.NET 1.0 release announcement Blog Post here and get started at the ML.NET site here. In this blog post I’m providing quite a few additional technical details along with my personal vision that you might find interesting, though.

收录时间: 2019-05-08
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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Clustering in ML.NET

Clustering is a well known type of unsupervised machine learning algorithm. It is unsupervised since there isn't usually a known label in the data to help the algorithm know how to train on a known value. Instead of training on the data point to see a pattern in how it got a label value, an unsupervised algorithm will find patterns among each of the data points themselves. In this post, I'll go over how to use the clustering trainer in ML.NET.

收录时间: 2019-03-12
分类: 机器学习
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基于C#的机器学习--面部和动态检测-图像过滤器

在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。       在这一章中,我们将讨论:面部检测动态检测将检测添加到应用程序中面部检测       人脸检测,是人脸识别的第一部分。如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸。       首先让我们看一张我们的应用程序截图:...

收录时间: 2019-02-17
分类: 机器学习
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ML.NET 0.10特性简介

IDataView被单独作为一个类库包IDataView组件为表格式数据提供了非常高效的处理方式,尤其是用于机器学习和高级分析应用。它被设计为可以高效地处理高维数据和大型数据集。并且也适合处理属于更大的分布式数据集中的单个数据区块结点。在ML.NET 0.10中,IDataView被拆分成单个程序集和NuGet类库包。这对于与其它API及框架交互是极重要的一步。在被拆分后,其它的类库将能直...

收录时间: 2019-02-13
分类: 机器学习
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ML.NET 0.9特性简介

ML.NET 0.9已于上周发布,距离上次0.8版本的发布只有一个多月,此次增加的新特性主要包括特征贡献计算,模型可解释性增强,ONNX转换对GPU的支持,Visual Studio ML.NET项目模板预览,以及API改进。特征贡献计算特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献,从而显示哪些特征在对特别个体的数据样本的模型...

收录时间: 2019-01-18
分类: 机器学习
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ML.NET教程之出租车车费预测(回归问题)

理解问题出租车的车费不仅与距离有关,还涉及乘客数量,是否使用信用卡等因素(这是的出租车是指纽约市的)。所以并不是一个简单的一元方程问题。准备数据建立一控制台应用程序工程,新建Data文件夹,在其目录下添加taxi-fare-train.csv与taxi-fare-test.csv文件,不要忘了把它们的Copy to Output Directory属性改为Copy if newer。之后,添加...

收录时间: 2018-12-25
分类: 机器学习
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撒花!中文翻译仓库链接已加入 ML.NET 官方示例网站首页

撒花!中文翻译仓库链接已加入 ML.NET 官方示例网站首页从2018年12月02日决定开始做ML.NET 示例中文版https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn,然后以每天一篇的速度进行翻译,总共耗时15天,将现有的官方实例全部翻译成了中文,并提交了添加中文链接PR,现已合并到https://github.com/dotn...

收录时间: 2018-12-17
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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ML.NET 示例:推荐之矩阵分解

在这个示例中,您可以看到如何使用ML.NET来构建电影推荐引擎。问题在本教程中,我们将使用MovieLens数据集,其中包含电影评分,标题,流派等信息。在构建我们的电影推荐引擎的方法方面,我们将使用分解机,它使用协同过滤方法。“协同过滤”是在一个基本假设的情况下运作的,即如果某人A在一个问题上与某人B具有相同的意见,则在另一个问题上,相对其他随机选择的人,A更倾向于B的观点。使用ML....

收录时间: 2018-12-11
分类: 机器学习
贡献者: Rector
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