提升ML.NET模型的准确性
ML.NET是一个面向.NET开发人员的开源、跨平台的机器学习框架。 使用ML.NET，您可以轻松地为诸如情绪分析、价格预测、销售分析、推荐、图像分类等场景构建自定义机器学习模型。 ML.NET从0.8版开始，支持评估特性的重要性，从而了解哪些列对于预测最终值更重要。 排列特征的重要性 ...
原文：通过 Continual Learning 提高 ML.NET 模型准确性并增强性能
从事机器学习的学者大多认为持续学习 Continual Learning 是迈向人工智能的根本一步。持续学习是模型模仿人类在整个生命周期中不断从数据流中学习 微调 转移知识和技能的能力。实际上，这意味着模型在进入新数据时能自主学习和适应生产。过去提出自动自适应学习 Auto adaptive Learning ，或持续自动机器学习 Continual AutoML 就是出于对这项能力的支持。在机器 ...
2020-07-06 15:07 0 508 推荐指数：
相关推荐
ML.NET 1
ML.NET 示例：目录 ML.NET 示例中文版：https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn英文原版请访问：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ...
使用ML.NET实现基于RFM模型的客户价值分析
RFM模型 在众多的客户价值分析模型中，RFM模型是被广泛应用的，尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段。它的核心定义从基本的交易数据中来，借助恰当的聚类算法，反映出对客户较为直观的分类指示，对于没有数据分析和机器学习技术支撑的初创企业，它是简单易上手的客户分析途径之一。 RFM ...
ML.NET调用Tensorflow模型示例——MNIST
ML.NET在不久前发行了1.0版本，在考虑这一新轮子的实际用途时，最先想到的是其能否调用已有的模型，特别是最被广泛使用的Tensorflow模型。于是在查找了不少资料后，有了本篇示例。希望可以有抛砖引玉之功。 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 ...
ML.net重新训练模型需要注意的事项。
ml.net是微软机器学习的东西，如果你的需求是需要一个固定的模型来进行操作的话那就按着官网的教程来就可以，但是大部分的模型可能不满足现有的需求，那么我们需要对模型进行重新训练。 重新训练模型有限制条件，你重新训练模型的数据分类必须是原有模型已有的分类，如果想增加分类的话只能重新训练一个新的模型 ...
Locust压测结果准确性验证
最近闲着没事做，就重新研究了一下基于python语言的Locust性能测试框架 发现在压测的过程中，虽然设置了100并发，但是通过实际监控，完全看不到100并发压测的效果 通过代码AOP日志监控接口的耗时情况如下：基本在0-2ms，采用读取redis缓存数据 ...
ML.NET 示例：目录
ML.NET 示例中文版：https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 英文原版请访问：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ML.NET 示例 ...
ML.NET速览
什么是ML.NET？ ML.NET是由微软创建，为.NET开发者准备的开源机器学习框架。它是跨平台的，可以在macOS，Linux及Windows上运行。 机器学习管道 ML.NET通过管道(pipeline)方式组合机器学习过程。整个管道分为以下四个部分： Load Data 加载 ...