写在前面

准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正。
如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn

ML.NET 示例

ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,使.NET开发人员使用机器学习变得很容易。在这个GitHub 存储库中,我们提供了示例,这些示例将帮助您开始使用ML.NET,以及如何将ML.NET加入到现有的和新的.NET应用程序中。

存储库中有两种类型的示例/应用程序:

  • 入门 - 针对每个机器学习任务或领域的ML.NET代码示例,通常作为简单的控制台应用程序实现。

  • 终端应用程序 - 使用ML.NET进行机器学习的Web,桌面,移动和其他应用程序的实际例子

根据场景和机器学习问题/任务,官方ML.NET示例被分成多个类别,可通过下表访问:

机器学习任务

说明

场景

二元分类

将给定集合中的元素分类为两组,预测每个元素属于哪个组。

情绪分析    
C#     F#   

垃圾邮件检测    
C#   

欺诈识别    C#    

多类分类

将实例分类为三个或更多个类中的一个,预测每个类属于哪个组。

问题分类    
C#    

鸢尾花分类    C#    F#    

回归

用给定的输入变量数据预测一个数值。广泛用于预报和预测。

价格预测    
C#     F#   

销售预测    
C#    

需求预测    
C#    

建议

推荐系统通常使用基于内容和基于协同过滤的算法。 协同过滤算法基于用户过去的行为/喜好/评分来预测他可能喜欢的项目/产品。

电影推荐    
C#    
C#    

产品推荐 即将推出    

聚类

以一种方式对一组对象进行分组的机器学习任务,使得同一组中的对象(称为群集)彼此更相似,而不是与其他组中的对象相似。 这是一项探索性任务。 它不会把项目分类到特定的标签上。

客户细分    
C#    

鸢尾花聚类    
C#     F#   

异常检测

任务的目标是识别稀有项目,事件或观测数据,它们与大多数数据显著不同,从而引起怀疑。通常是诸如银行欺诈,结构缺陷或医疗问题等

即将推出

排名

为信息检索系统构建排名模型,以便根据用户的输入变量,如喜欢/不喜欢、语境、兴趣等对项目进行排序/排名。

即将推出

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集。深层学习架构,如深度神经网络,通常应用于诸如计算机视觉(目标检测、图像分类、风格转移)、语音识别、自然语言处理和音频识别等领域。

集成TensorFlow    C#    

目标检测 即将推出    

风格转移 即将推出    

集成ONNX - 即将推出    

配置NuGet源: 通常,您只需要使用常规的NuGet源 https://api.nuget.org/v3/index.json , 然而,在发布次要版本(例如0.8、0.9等)之前的几天内,我们将使用MyGet中可用的预览版NuGet包(例如0.8.0-preview-27128-1),这在常规NuGet源中不可用。

如果是这种情况,请在Visual Studio中配置MyGet源:

https://dotnet.myget.org/F/dotnet-core/api/v3/index.json


其他社区示例

除了微软提供的ML.NET示例之外,我们还列出了社区创建的示例,这些示例位于单独的页面中:
ML.NET 社区示例

这些社区示例不是由微软维护,而是由其所有者维护。
如果您已经创建了任何很酷的ML.NET示例,请将其信息添加到此REQUEST issue ,我们最终将在上面提到的页面发布其信息。

了解更多

教程,机器学习基础知识等详细信息,请参阅ML.NET指南

API参考

请查看ML.NET API参考,了解各种可用的 API。

贡献

我们欢迎贡献! 请查看我们的贡献指南

社区

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这个项目采用了贡献者盟约规定的行为准则,以表明我们社区的预期行为。有关更多信息,请参见.NET基金会行为准则

许可证

ML.NET 示例根据MIT许可证获得许可。

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