前言:         在机器学习方法中,若模型理解为决策模型,有些模型可以使用解析方法.不过更一般的对模型的求解使用优化的方法,更多的数据可以得到更多的精度.         AI中基于归纳的方法延伸出ML整个领域,基于数据的ML方法根据归纳准则进行拟合,基于约束函数和经验期望,并对拟合的函数形式和函数参数,进行优化.        上一篇:最优化方法之GD.SGD :最优化之回归/拟合方法总结: 一.线性规划 线性规划.整数规划.目标规划等方法其目标函数与约束条件都是决策变量的一次函数,全部…

在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题. 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型. 我们将使用ML.NET代替Keras.NET.为什么不使用Keras.NET呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的…

coursera上吴恩达的机器学习课程使用Octave/Matlab实现算法,有必要知道Octave简单的语句.最重要的:在遇到不会的语句,使用'''help '''或者'''doc '''查看官方文档. 基本操作 help/显示命令的简要帮助信息 doc/显示命令的详细帮助文档 length/应用到到矩阵时返回较高的一维的dimension save/保存数据,如保存变量到.mat文件:save hello.mat b 以二进制压缩保存数据 mean/矩阵每列求平均,如x为33矩阵,mean(…

避免入坑: 1.错误提示 numClasses must be at least   2 大概是训练模型的数据分类必须是两种,如下错误: 正确数据集如下:…

一.Evaluating a Learning Algorithm 训练后测试时如果发现模型表现很差,可以有很多种方法去更改: 用更多的训练样本: 减少/增加特征数目: 尝试多项式特征: 增大/减小正则化参数\(\lambda\). 那么该怎么去选择采用哪种方式呢? 一般将70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集. 先用训练集最小化\(J_{train}(\Theta)\),得到一组参数值\(\Theta\): 然后计算测试集误差\(J_{test}(\Theta)\): 对于线性回归:…

微软发布了其最新版本的机器学习框架:ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化. 新版本的机器学习开源框架为TensorFlow和ONNX添加了新功能,但也包括一些重大变化, 这也是发布RC版本之前的最后一个预览版,这个月底将发布0.12版本,也就是RC1. ML.NET的创新0.11 0.11 版本的ML.NET现在还支持 TensorFlowTransformer组件中的文本输入数据.TensorFlow模型不仅可用于图像,还可用于文本分析.这在.NET博客的代码示例中进行了说明,该博客…

使用ML.NET中的TextLoader扩展方法从文本文件中加载数据.你需要知道在文本文件中数据列在那里,它们的类型是什么,在文本文件中什么位置可以找到它们. 请注意:对于ML.NET只读取文件的某些列, 或多次读取同一列, 是完全可行的. 示例文件: Label Workclass education marital-status 0 Private 11th Never-married 0 Private HS-grad Married-civ-spouse 1 Local-gov Asso…

本博客为作者原创,如需转载请注明参考           在深入理解Spark ML中的各类算法之前,先理一下整个库的设计框架,是非常有必要的,优秀的框架是对复杂问题的抽象和解剖,对这种抽象的学习本身,就是加深框架所面对的问题的理解的一种有效途径.纷繁复杂的机器学习问题,经过优秀框架的解析,变得简单清晰起来.         基于面向对象语言的程序设计,本质上类似于搭积木,从一个最抽象.最简单的内容开始,一点一点的往上堆叠,形成一个对象的框架.比如Java中的Object,Python中的PyO…

ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS),通过使用ML.NET,.NET开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将开发自定义AI并注入其应用程序之中,微软.NET团队在官方博客[https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-0-rc-machine-learning-for-net/]发布了ML.NET…

ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS).使用ML.NET,开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,通过为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将自定义AI开发并注入其应用程序. 今天我们宣布推出ML.NET 1.0 RC(Release Candidate)(1.0.0-preview版本),这是在2019年第二季度发布最终ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本. 很快,我们将结束2018年5月开源的伟…