導讀:ML.NET系列文章 本文將基於ML.NET v0.2預覽版,介紹機器學習中的分類和回歸兩個重要概念,並實現白葡萄酒品質預測。 本系列前面的文章也提到了一些,經典的機器學習最主要的特點就是模擬,具體來說就是定義出一個y=f(x)函數,x就是我們定義的特征值(它可能是一個/組標量,也可能是 ...
使用ML.NET實現NBA得分預測 導讀:ML.NET系列文章 ML.NET已經發布了v . 版本,新增了聚類訓練器,執行性能進一步增強。本文將介紹一種特殊的回歸 泊松回歸,並以NBA比賽得分預測的案例來演練。 泊松回歸 Poisson regression 前面的文章已提過,回歸是用來預測連續值的,泊松回歸是其中一種,其特殊在僅用於預測正整數,通常為計數類的數值。泊松分布是離散分布,所以特征值和 ...
2018-06-10 16:47 11 2068 推薦指數:
導讀:ML.NET系列文章 本文將基於ML.NET v0.2預覽版,介紹機器學習中的分類和回歸兩個重要概念,並實現白葡萄酒品質預測。 本系列前面的文章也提到了一些,經典的機器學習最主要的特點就是模擬,具體來說就是定義出一個y=f(x)函數,x就是我們定義的特征值(它可能是一個/組標量,也可能是 ...
RFM模型 在眾多的客戶價值分析模型中,RFM模型是被廣泛應用的,尤其在零售和企業服務領域堪稱經典的分類手段。它的核心定義從基本的交易數據中來,借助恰當的聚類算法,反映出對客戶較為直觀的分類指示 ...
前面幾篇主要內容出自微軟官方,經我特意修改的案例的文章: 使用ML.NET實現情感分析[新手篇] 使用ML.NET預測紐約出租車費 .NET Core玩轉機器學習 使用ML.NET實現情感分析[新手篇]后補 相信看過后大家對ML.NET有了一定的了解了,由於目前還是0.1的版本,也沒有 ...
在發出《.NET Core玩轉機器學習》和《使用ML.NET預測紐約出租車費》兩文后,相信讀者朋友們即使在不明就里的情況下,也能按照內容順利跑完代碼運行出結果,對使用.NET Core和ML.NET,以及機器學習的效果有了初步感知。得到這些體驗后,那么就需要回頭小結一下了,本文仍然基於一個情感分析 ...
前言 Visual Studio2019 Preview中提供了圖形界面的ML.Net,所以,只要我們安裝Visual Studio2019 Preview就能簡單的使用ML.Net了,因為我的電腦已經安裝了Visual Studio2019,所以我不需要重頭安裝Visual ...
有了上一篇《.NET Core玩轉機器學習》打基礎,這一次我們以紐約出租車費的預測做為新的場景案例,來體驗一下回歸模型。 場景概述 我們的目標是預測紐約的出租車費,乍一看似乎僅僅取決於行程的距離和時長,然而紐約的出租車供應商對其他因素,如額外的乘客數、信用卡而不是現金支付等,會綜合考慮 ...
ML.net已經進到了1.5版本。作為Microsoft官方的機器學習模型,你不打算用用? 一、前言 ML.net可以讓我們很容易地在各種應用場景中將機器學習加入到應用程序中。這是這個框架很重要的一點。 通過ML.net,我們可以使用手中的可用數據,進行預測 ...
的Build大會上,微軟發布了Spark.NET。Spark.NET提供了為Spark互操作層編寫的綁 ...