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 ...

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、概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子，这个例子存在一个问题，就是输入的数据是预处理过的，很不直观，这次我们要直接通过图片来进行学习和判断。思路很简单，就是写一个自定义的数据处理通道，输入为文件名，输出为float数字，里面保存的是像素信息 ...

一、问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别，手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片、已经预先进行过处理，读取了各像素点的灰度值，并进行了标记。 其中第0列是序号（不参与运算）、1-64列是像素值、65列是结果。 我们以64位像素值为特征进行多元分类，算法采用SDCA最大熵分类 ...

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 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用，原始代码来源于：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片，对图片中的目标进行识别，输出结果在图片中通过红色框线标记出来。如下： YOLO简介 ...

一、要解决的问题 问题：常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录，我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判，合格或不合格。（同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。） 处理思路：我们人工对现有会议记录进行评判，标记合格或不合格，通过对这些记录的学习形成模型，学习算法 ...

一、序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本，2019年5月发布1.0版本。期间各版本之间差异（包括命名空间、方法等）还是比较大的，随着1.0版发布，应该是趋于稳定了。之前在园子里也看到不少相关介绍的文章，对我的学习提供了不少帮助。由于目前资料不是很丰富，所以学习 ...