使用ML.NET实现NBA得分预测 导读:ML.NET系列文章 ML.NET已经发布了v0.2版本,新增了聚类训练器,执行性能进一步增强.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. 泊松回归 Poisson regression 前面的文章已提过,回归是用来预测连续值的,泊松回归是其中一种,其特殊在仅用于预测正整数,通常为计数类的数值.泊松分布是离散分布,所以特征值和标签值应为相同(或接近相同)时间间隔下的独立随机事件. 那么什么场景是符合计数,可以适用泊松回归呢…

导读:ML.NET系列文章 本文将基于ML.NET v0.2预览版,介绍机器学习中的分类和回归两个重要概念,并实现白葡萄酒品质预测. 本系列前面的文章也提到了一些,经典的机器学习最主要的特点就是模拟,具体来说就是定义出一个y=f(x)函数,x就是我们定义的特征值(它可能是一个/组标量,也可能是一个/组向量),y就是目标值,这个函数的目标是要无限满足所有(x, y)都出现在函数y=f(x)在坐标轴上经过的地方,这有时候也叫函数逼近.试想,只要这个函数是模拟出了对某类问题的输入和输出值(x, y)的…

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: Azu…

ML.NET是一个免费的.开源和跨平台的机器学习框架,使您能够构建定制的机器学习解决方案,并将它们集成到您的. net应用程序.本指南提供了许多关于与ML.NET合作资源. 关于ML.NET的更多信息,在请参阅.NET博客上介绍的ML.NET:跨平台,机器学习证明和开源框架. 开始 开始使用ML.NET查看虹膜花瓣预测快速入门或更深入的教程. 如果你是机器学习的新手,你也可以学习机器学习的基本知识,你会发现机器学习的知识将会帮助到你. ML.NET指南的组织架构 有几个部分的ML.NET指南.你…

摘要:近日,Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集,其中包括Jeopardy真题,死囚的最后一句话,20万个Eclipse Bug,足球比赛相关,柏拉图式的爱情,太阳系以外的行星,11.3万个恐怖事件等. [编者按]在数据爆发式增长的逼迫下,当下数据分析能力已得到长足的发展,机器学习更成为数据处理中必不可缺少的一环.这里,为大家分享Robert Seaton在其个人博客上整理的100+最有趣的数据集,从柏拉图式的爱情到政治竞选再到死刑囚犯,可谓是应有尽有,旨在给大家的模型训练的…

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载 ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力.他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%.这个数据集包含约120万张训练图像.5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别.该研究团队由微软亚洲研究院研究员孙剑.何…

#线性模型中有关函数#基本函数 a<-lm(模型公式,数据源) #anova(a)计算方差分析表#coef(a)提取模型系数#devinace(a)计算残差平方和#formula(a)提取模型公式#plot(a)绘制模型诊断图#predict(a)用作预测#print(a)显示#residuals()计算残差#setp()逐步回归分析#summary()提取模型资料 #多元线性回归分析 #回归系数的估计 #显著性检验: 1回归系数的显著性检验 t检验 就是检验某个变量系数是否为0 2回归方程的显…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph Redmon, CVPR, 2016 1. 之前的目标检测工作将分类器用作检测,而YOLO将检测问题看做回归问题,用一个网络端对端地执行检测任务(包括边界框位置和相应的类别概率预测),这使得YOLO可以直接对检测的表现进行优化. 2. YOLO具有如下优点: 速度快且mAP高,YOLO45帧每秒,fast YOLO 155帧每秒(两倍于其他实时检测系统的mAP) 对背景的…

原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1096712 在大神创作的基础上,学习了一些新知识,并加以注释. TARGET:将旧金山犯罪记录(San Francisco Crime Description)分类到33个类目中 源代码及数据集:之后提交. 一.载入数据集data import time from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext # 利…