ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架（Windows，Linux，macOS）。使用ML.NET，开发人员可以利用他们现有的工具和技能组，通过为情感分析，推荐，图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型，将自定义AI开发并注入其应用程序。 今天我们宣布推出 ...

原文地址：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0/ 我们很高兴地宣布今天发布ML.NET 1.0 。 ML.NET是一个免费的，跨平台的开源机器学习框架，旨在将机器学习（ML）的强大功能引入.NET应用程序 ...

微软发布了其最新版本的机器学习框架：ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化。 新版本的机器学习开源框架为TensorFlow和ONNX添加了新功能，但也包括一些重大变化, 这也是发布RC版本之前的最后一个预览版，这个月底将发布0.12版本，也就是RC1。 ML.NET的创新0.11 ...

今天，我们很高兴宣布发布 ML.NET 1.0。ML.NET 是一个免费的、跨平台的开源机器学习框架，旨在将机器学习（ML）的强大功能引入.NET 应用程序。 ML.NET GitHub：https://github.com/dotnet/machinelearning 入门 ...

一、概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序，然后通过AutoML的方法再重新实现，通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用。 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集，访问地址：https ...

一、概述 这次要解决的问题是输入一张照片，输出人物的颜值数据。 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集，数据集包括 5500 人，每人按颜值魅力打分，分值在 1 到 5 分之间。其中包括男性、女性、中国人、外国人四个分类 ...

一、准备样本 接上一篇文章提到的问题：根据一个人的身高、体重来判断一个人的身材是否很好。但我手上没有样本数据，只能伪造一批数据了，伪造的数据比较标准，用来学习还是蛮合适的。 下面是我用来伪造数据的代码： View Code 制造成功后的数据 ...