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 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。
注意: 请在机器学习存储库中打开与ML.NET框架相关的问题。请仅当您遇到此存储库中的示例问题时,才在存储库中创建该问题。
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:
二元分类 | ||
情绪分析 C# F# |
垃圾信息检测 C# F# |
欺诈识别 C# F# |
心脏病预测 C# |
||
多类分类 | ||
问题分类 C# F# |
鸢尾花分类 C# F# |
手写数字识别 C# |
建议 | ||
产品推荐 C# |
电影推荐 C# |
电影推荐 (E2E app) C# |
回归测试 | ||
价格预测 C# F# |
销售预测 C# |
需求预测 C# F# |
聚类分析 | ||
客户细分 C# F# |
鸢尾花聚类 C# F# |
|
异常情况检测 | ||
销售高峰检测 C# C# |
电力异常检测 C# |
|
计算机视觉 | ||
图像分类 (TensorFlow 模型评分) C# F# |
图像分类 (TensorFlow 估算器) C# F# |
目标检测 (ONNX 模型评分) C# C# |
交叉情景 | ||
Web API上的可扩展模型 C# |
数据库训练模型 C# |
可扩展的Blazor Web应用程序 C# |
自动生成ML.NET模型(预览状态)
前面的示例向您展示了如何使用ML.NET API 1.0(发布于2019年5月)。
但是,我们还在努力通过其他技术简化ML.NET的使用,这样您就不需要自己编写代码来训练模型,只需提供数据集即可,ML.NET将为您自动为您自动生成“最佳”模型和运行它的代码。
这些用于自动生成模型的附加技术处于预览状态,目前只支持二进制分类、多类分类和回归。在未来的版本中,我们将支持额外的ML任务,如建议、异常检测、聚类分析等。
CLI示例:(预览状态)
ML.NET CLI(命令行界面)是一个可以在任何命令提示符(Windows,Mac或Linux)上运行的工具,用于根据您提供的训练数据集生成高质量的ML.NET模型。 此外,它还生成示例C#代码以运行/评分该模型以及用于创建/训练它的C#代码,以便您可以研究它使用的算法和设置。
CLI(命令行界面)示例 |
---|
二元分类示例 |
多类分类示例 |
回归测试示例 |
自动化机器学习 API示例:(预览状态)
ML.NET AutoML API基本上是一组打包为NuGet包的库,您可以在.NET代码中使用它们。 AutoML消除了选择不同算法,超参数的任务。 AutoML将智能地生成许多算法和超参数组合,并为您找到高质量的模型。
自动化机器学习 API示例 |
---|
二元分类示例 |
多类分类示例 |
回归测试示例 |
高级实验示例 |
其他ML.NET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
请加入我们的Gitter社区
这个项目采用了贡献者契约规定的行为准则,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
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