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…

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…

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…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

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…

#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…

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…

C# 代码整洁指南 零.前言 一.C# 代码标准和原则 二.代码审查--过程和重要性 三.类.对象和数据结构 四.编写整洁的函数 五.异常处理 六.单元测试 七.端到端系统测试 八.线程和并发 九.设计和开发 API 十.使用 API 密钥和 Azure 密钥保管库保护 API 十一.解决横切关注点 十二.使用工具来提升代码质量 十三.重构 C# 代码--确定代码异味 十四.重构 C# 代码--实现设计模式 十五.答案 C#10 和 .NET6 代码跨平台开发 零.前言 一.你好,C#!欢迎使用…

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. 场景概述 我们的目标是预测纽约的出租车费,乍一看似乎仅仅取决于行程的距离和时长,然而纽约的出租车供应商对其他因素,如额外的乘客数.信用卡而不是现金支付等,会综合考虑而收取不同数额的费用.纽约市官方给出了一份样本数据. 确定策略 为了能够预测出租车费,我们选择通过机器学习建立一个回归模型.使用官方提供的真实数据进行拟合,在训练模型的过程中确定真正能影响出租车费的决定性特征.在…

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 出租车费预测 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .csv 文件 价格预测 回归 Sdca 回归 在这个介绍性示例中,您…