通過 Continual Learning 提高 ML.NET 模型准確性並增強性能
從事機器學習的學者大多認為持續學習（Continual Learning）是邁向人工智能的根本一步。持續學習是模型模仿人類在整個生命周期中不斷從數據流中學習、微調、轉移知識和技能的能力。實際上，這意味着模型在進入新數據時能自主學習和適應生產。過去提出自動自適應學習（Auto-adaptive ...
原文：提升ML.NET模型的准確性
ML.NET是一個面向.NET開發人員的開源 跨平台的機器學習框架。 使用ML.NET，您可以輕松地為諸如情緒分析 價格預測 銷售分析 推薦 圖像分類等場景構建自定義機器學習模型。 ML.NET從 . 版開始，支持評估特性的重要性，從而了解哪些列對於預測最終值更重要。 排列特征的重要性在於，突出最重要的特征，以便理解哪些特征必須包括，哪些不用包括 從數據集中排除一些特性意味着減少噪音，結果會更好。 ...
2019-10-23 12:53 0 352 推薦指數：
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