ML.NET
ML.NET
http://www.cnblogs.com/BeanHsiang/category/1218714.html
随笔分类 -
使用ML.NET实现NBA得分预测
摘要: 本文将介绍一种特殊的回归——泊松回归,并以NBA比赛得分预测的案例来演练。阅读全文
使用ML.NET实现白葡萄酒品质预测
摘要: 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的回归和分类两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测。阅读全文
看懂Azure ML、Windows ML和ML.NET
摘要: Azure ML、Windows ML和ML.NET的区别阅读全文
使用ML.NET实现德州扑克牌型分类器
摘要: 本文将基于ML.NET v0.2预览版,重点介绍提取特征的思路和方法,实现德州扑克牌型分类器。阅读全文
使用ML.NET实现猜动画片台词
摘要: 本文结合Azure提供的语音识别服务,向大家展示另一种ML.NET有趣的玩法——猜动画片台词。阅读全文
使用ML.NET实现情感分析[新手篇]后补
摘要: 对《使用ML.NET实现情感分析[新手篇]》一文案例的数据集换成中文,介绍在预处理中如何使用分词。阅读全文
使用ML.NET实现情感分析[新手篇]
摘要: 本文基于一个简单的情感分析案例,以刚接触机器学习的.NET开发者的视角,侧重介绍使用ML.NET的基本理解和步骤。阅读全文
使用ML.NET预测纽约出租车费
摘要: 有了上一篇《.NET Core玩转机器学习》打基础,这一次我们以纽约出租车费的预测做为新的场景案例,来体验一下回归模型。阅读全文
.NET Core玩转机器学习
摘要: 介绍使用ML.NET快速上手,在.NET Core中玩转机器学习。阅读全文
ML.NET的更多相关文章
- Spark2 ML 学习札记
摘要: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 1.2代码示例 2.特征提取,转换以及特征选择 2.1特征提取 2.2特征转换 2.3特征选择 3.模型选择与参数选择 3.1 交叉验证 3.2 训 ...
- [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列2:深入浅出ML之Entropy-Based家族
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine ...
- [Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列1:深入浅出ML之Regression家族
声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号 ...
- 机器学习 - ML
CNCC - 2016 | 机器学习(原文链接) Machine Learning - ML,机器学习起源于人工智能,是AI的一个分支. 机器学习的理论基础:计算学习理论 - Computationa ...
- ML 基础知识
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performan ...
- [OpenCV] Samples 06: [ML] logistic regression
logistic regression,这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法 ...
- AI,DM,ML,PR的区别与联系
数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述<机器学习与数据挖掘>可以帮助大家理解.数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库.机器学习.统计学无疑影响最大.简言之,对数据挖掘而 ...
- 2认识HTML中的“ML”:深入理解超文本
HTML是描述网页结构的标记语言(即HTML中的'ML'),而HT指把一个网页链接到其他网页. <a>元素可以创建超文本链接到另外一个网页,<a>元素中的内容在网页中是可点击的 ...
- Spark.ML之PipeLine学习笔记
地址: http://spark.apache.org/docs/2.0.0/ml-pipeline.html Spark PipeLine 是基于DataFrames的高层的API,可以方便用户 ...
- /MT /MD /ML /MTd /MDd /MLd 的区别
Multithreaded Libraries Performance The single-threaded CRT is no longer ( in vs2005 ) available. Th ...
随机推荐
- CentOS7中,vnc分辨率设置。
使用geometry参数进行调整 例如,我们需要将分辨率调整到800x600 [root@secdb ~]# vncserver -geometry 800x600 New 'secdb:5 (roo ...
- POJ 1523 网络连通
题目大意: 给你一个网络组,每台机子与其他机子的关系,让你找到所有的割点,如果没有割点,输出无 这道题目就是最直接的求割点问题,我在这里用的是邻接矩阵来存储机子之间的关系 割点问题的求解需要对深度优先 ...
- vue移动端头像上传,不大于50K
先看效果: 稍加说明一下:第一张图是user.vue,第二张图是点击头像出现的系统自带上传文件格式(安卓和IOS不一样),第三张图是cropper组件(我单独设置的),第四张图是上传完成的user.v ...
- vs2010 静态使用 opencv 2.46 库
下载opencv2.46的库,假设解压到OpenCV246,设置如下: 在工程的c++的include目录下添加:OpenCV246\opencv\build\include 在工程的c++的lib目 ...
- 2016 ACM/ICPC 区域赛(北京) E 题 bfs
https://vjudge.net/problem/UVALive-7672 题意 输入一个五位数n 问由12345变到n的操作最少次数 不可达输出-1 有三种操作 1.交换相邻的位置 次数不 ...
- 一份关于webpack2和模块打包的新手指南(一)
webpack已成为现代Web开发中最重要的工具之一.它是一个用于JavaScript的模块打包工具,但是它也可以转换所有的前端资源,例如HTML和CSS,甚至是图片.它可以让你更好地控制应用程序所产 ...
- The Doors--poj1556(最短路+判断点与线段的关系)
http://poj.org/problem?id=1556 题目大意:从(0,5)走到(10,5)走的最短距离是多少 中间有最多18个隔着的墙 每个墙都有两个门 你只能从门通过 我的思路是 只 ...
- 寒武纪camp网络测试赛
寒武纪camp网络测试赛 地址:oj点我进入 A(树形dp+树链剖分) 题意: 分析: 考虑树形dp,f0(x)和f1(x)分别表示以x为根的子树,不取x点或取x点的最大合法子集的元素个数 那么对于一 ...
- react 使用 eslint 的三种代码检查方案总结,多了解点--让代码更完美....
1.介绍 ESLint 是一个可扩展,每条规则独立,被设计为完全可配置的lint工具. 可以用来检测代码,避免低级错误 可以用来规范代码的开发风格,统一代码习惯. 2.为什么使用 ESLint ? 统 ...
- Meteor ToDo App实例
在本章中,我们将创建一个简单的待办事项应用程序. 第1步 - 创建应用程序 打开命令提示符,运行以下命令 - C:\Users\Administrator\Desktop>meteor crea ...