ML.NET是Microsoft最近发布的用于机器学习的开源,跨平台,代码优先的框架.尽管对我们来说是一个新的框架,但该框架的根源是Microsoft Research,并且在过去十年中已被许多内部团队使用,包括那些您几乎肯定听说过的产品的开发人员-Microsoft Windows,Office和Bing,仅举几例. ML.NET使.NET开发人员可以轻松地将机器学习集成到其应用程序中,无论是控制台,桌面还是Web.它涵盖了机器学习活动的整个生命周期,从模型的训练和评估到使用和部署.支持许多典…

ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架,它可以使 .NET 开发人员更容易的开展机器学习工作. ML.NET 允许 .NET 开发人员开发自己的模型,即使没有机器学习的开发经验,也可以很容易的将自定义的机器学习模型嵌入到其应用程序中. ML.NET 最初是在 microsoft research 中被开发的, 在过去十年里它已经发展成为一个重要的框架, 并在 microsoft 的许多产品组 (如 windows.bing.powerpoint.excel 等) 中被广泛使用. ML.NE…

吴恩达(Andrew Ng)机器学习课程:课程主页 由于博客编辑器有些不顺手,所有的课程笔记将全部以手写照片形式上传.有机会将在之后上传课程中各个ML算法实现的Octave版本. Linear Regression with One Variable Linear Algebra Review Linear Regression with Multiple Variables Octave/Matlab Tutorial…

简述 机器学习是人工智能的一种实现方式:深度学习是一种实现机器学习的技术,或者说是一种特殊的机器学习方法,可以说广义上的机器学习也包括了深度学习,三者的关系如下图所示: 从判别垃圾邮件到无人驾驶技术,机器学习在众多领域都有着广泛的应用,机器学习成就了今天的人工智能. 机器学习的本质 在以往的工程项目中,我们认为计算机程序只能严格执行我们让它做的事情——输入数据,输出计算结果.为了得出正确的结果,需要在程序中写大量的循环和判断,但是对于某些问题,这种方式将无法处理,比如如何判断一张照片中有没有大树…

版权声明:小博主水平有限,希望大家多多指导.本文仅代表作者本人观点,转载请联系知乎原作者——BG大龍. 目录 1 什么是机器学习? 2 机器学习的3个步骤 3 李宏毅老师的机器学习课程 4 按“模型的不同学习理论”分,机器学习的模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习. ——4.1[解读] 有监督学习(Supervised Learning) ————4.1.1 监督学习Supervised Learning-> 回归Regression ————4.1.2 监督学习S…

Support Vector Machines Unsupervised Learning Dimensionality Reduction…

Neural Networks: Learning Advice for Applying Machine Learning Machine Learning System Design…

Anomaly Detection Recommender Systems Large Scale Machine Learning…

Logistic Regression Regularization Neural Networks: Representation…

在WWDC 2017开发者大会上,苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API.自然语言处理 API,这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架.Core ML 的核心是加速在 iPhone.iPad.Apple Watch 上的人工智能任务,支持深度神经网络.循环神经网络.卷积神经网络.支持向量机.树集成.线性模型等. 概览 借助 Core ML,您可以将已训练好的机器学习模型,集成到自己的应用当中. 支持操作系统:iOS .macOS .tvOS .…