機器學習的工作流程分為以下幾個步驟: 理解問題 准備數據 加載數據 提取特征 構建與訓練 訓練模型 評估模型 運 ...
寫在前面 准備近期將微軟的machinelearning samples翻譯成中文,水平有限,如有錯漏,請大家多多指正。 如果有朋友對此感興趣,可以加入我:https: github.com feiyun machinelearning samples.zh cn 垃圾短信檢測 ML.NET 版本 API 類型 狀態 應用程序類型 數據類型 場景 機器學習任務 算法 v . 動態API 可能需要 ...
2018-12-03 20:22 2 557 推薦指數:
機器學習的工作流程分為以下幾個步驟: 理解問題 准備數據 加載數據 提取特征 構建與訓練 訓練模型 評估模型 運 ...
一、准備樣本 接上一篇文章提到的問題:根據一個人的身高、體重來判斷一個人的身材是否很好。但我手上沒有樣本數據,只能偽造一批數據了,偽造的數據比較標准,用來學習還是蠻合適的。 下面是我用來偽造數據的 ...
ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 英文原版請訪問:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ML.NET 示例 ...
ML.NET 在經典機器學習范疇內,對分類、回歸、異常檢測等問題開發模型已經有非常棒的表現了,我之前的文章都有過介紹。當然我們希望在更高層次的領域加以使用,例如計算機視覺、自然語言處理和信號處理等等領域。 圖像識別是計算機視覺的一類分支,AI研發者們較為熟悉的是使用TensorFlow ...
圖像分類 - 評分示例 問題 圖像分類是許多業務場景中的常見情況。 對於這些情況,您可以使用預先訓練的模 ...
ML.NET 示例:目錄 ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn英文原版請訪問:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ...
ML.NET在不久前發行了1.0版本,在考慮這一新輪子的實際用途時,最先想到的是其能否調用已有的模型,特別是最被廣泛使用的Tensorflow模型。於是在查找了不少資料后,有了本篇示例。希望可以有拋磚引玉之功。 環境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 ...
什么是ML.NET? ML.NET是由微軟創建,為.NET開發者准備的開源機器學習框架。它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上運行。 機器學習管道 ML.NET通過管道(pipeline)方式組合機器學習過程。整個管道分為以下四個部分: Load Data 加載 ...