The following is a list of free, open source books on machine learning, statistics, data-mining, etc. Machine-Learning / Data Mining An Introduction To Statistical Learning - Book + R Code Elements of Statistical Learning - Book Probabilistic Program…

https://www.microsoft.com/net/learn/apps/machine-learning-and-ai/ml-dotnet Machine Learning made for .NET ML.NET is a machine learning framework built for .NET developers. Use your .NET and C# or F# skills to easily integrate custom machine learning…

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. Reference: denny的学习专栏  // 臭味相投的一个博客 Xml保存图片的方法和读取的方式. Mat显示内部的多个图片. Mat::t() 显示矩阵内容. 本文用它来进行手写数字分类. 在opencv3.0中提供了一个xml文件,里面存放了40个样本,分别是20个数字0的手写体和2…

h1 { margin-bottom: 0.21cm } h1.western { font-family: "Liberation Sans", sans-serif; font-size: 18pt } h1.cjk { font-family: "Droid Sans Fallback"; font-size: 18pt } h1.ctl { font-family: "Droid Sans Fallback"; font-size: 18…

介绍 Azure DevOps,以前称为Visual Studio Team Services(VSTS),可帮助个人和组织更快地规划,协作和发布产品.其中一项值得注意的服务是Azure Pipelines,它可以帮助开发人员构建持续集成(CI)和持续交付(CD)管道,从而自动化和标准化软件开发过程的构建,测试和部署阶段.此外,Azure Pipelines还提供本机容器支持,可与任何语言,平台和云配合使用.像软件开发这样的机器学习也是一个包括构建,测试和部署阶段的过程,这使其成为自动化和标准化…

前面几篇主要内容出自微软官方,经我特意修改的案例的文章: 使用ML.NET实现情感分析[新手篇] 使用ML.NET预测纽约出租车费 .NET Core玩转机器学习 使用ML.NET实现情感分析[新手篇]后补 相信看过后大家对ML.NET有了一定的了解了,由于目前还是0.1的版本,也没有更多官方示例放出来,大家普遍觉得提供的特性还不够强大,所以处在观望状态也是能理解的. 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. 这个场景特别容易想像,是一种你说…

在<使用ML.NET实现情感分析[新手篇]>完成后,有热心的朋友建议说,为何例子不用中文的呢,其实大家是需要知道怎么预处理中文的数据集的.想想确实有道理,于是略微调整一些代码,权作示范. 首先,我们需要一个好用的分词库,所以使用NuGet添加对JiebaNet.Analyser包的引用,这是一个支持.NET Core的版本. 然后,训练和验证用的数据集找一些使用中文的内容,并且确认有正确的标注,当然是要越多越好.内容类似如下: 最差的是三文鱼生鱼片. 0 我在这里吃了一顿非常可口的早餐. 1…

修复ogg source端意外宕机造成的数据不同步 分类: Oracle2016-04-28 11:50:40原文地址:修复ogg source端意外宕机造成的数据不同步 作者:十字螺丝钉 ogg source端意外宕机后(13:00宕机),引起ogg不能同步(source和target端数据不同步). 处理办法如下: 一.source端 1.extract服务:extract服务状态为:abended 解决办法:alter extract extract_name ETROLLOVER --指…

一.安装机器学习的包 1.conda create -n ml python=3.6 2.source activate ml 3.升级pip :pip install --upgrade pip 4.安装scikit-learn:conda install scikit-learn (机器学习的框架:scikit-learn) 5.安装pandas:conda install pandas (数据处理工具:pandas)(科学计算包:numpy) 6.返回yixia目录:cd 7.创建一个文件…

测试验证环境 数据: 7w+ 条,数据结构如下图: > head(car.train) DV DC RV RC SOC HV LV HT LT Type TypeName 1 379 85.09 0.00 0.0 62.99 3.99 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428ef EV200 2 379 85.09 370.89 59.9 63.99 4.01 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428…

An end to end implementation of a Machine Learning pipeline SPANDAN MADAN Visual Computing Group, Harvard University Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT   Link to Github Repo   Section 1. Introduction Background In the fall o…

我关心的AI.ML的分支领域: 我的博客:Deep Learning 和 Knowledge Graph howto (有关DL&KG的资料都在这里) https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/10228902.html 重要的链接: AI on the Web http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science (since 1996)…

一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码 全部代码: namespace MulticlassCl…

Discuz ML! V3.X 代码注入漏洞 前言 Discuz!ML是一个由CodersClub.org创建的多语言,集成,功能齐全的开源网络平台,用于构建像"社交网络"这样的互联网社区. 该引擎基于Comsenz Inc.创建的着名的Discuz!X引擎开发. 漏洞描述 2019年7月11日, Discuz!ML被发现存在一处远程代码执行漏洞,攻击者通过在请求流量的cookie字段中的language参数处插入构造的payload,进行远程代码执行利用,该漏洞利用方式简单,危害性较…

Discuz! ML远程代码执行(CVE-2019-13956) 一.漏洞描述 该漏洞存在discuz ml(多国语言版)中,cookie中的language可控并且没有严格过滤,导致可以远程代码执行. 二.漏洞影响版本 Discuz! ML V3.2 Discuz! ML V3.3 Discuz! ML V3.4 三.漏洞环境搭建 1. 官网下载Discuz! ML V3.4,下载地址: http://discuz.ml/download 2. 将压缩包解压到phpstudy网站根目录,浏览器…

ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架. ML.NET  还包括Model Builder  (一个简单的UI工具)和  CLI  ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易. .NET 开发人员使用  ML.NET,可以利用他们现有的工具和技能,为情感分析,价格预测,销售预测预测,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,定制机器学习并注入其应用程序!微软在官方博客(https://devblogs.microsoft.com/dotn…

简介 Apache Spark是一个开源.分布式.通用的分析引擎.多年来,它一直是大数据生态系统中对大型数据集进行批量和实时处理的主要工具.尽管对该平台的本地支持仅限于JVM语言集,但其他通常用于数据处理和分析的语言(如Python和R)已经加入了Spark的互操作层,以利用其功能.在2019年的Build大会上,微软发布了Spark.NET.Spark.NET提供了为Spark互操作层编写的绑定,允许您在.NET应用程序中使用诸如Spark SQL和Spark Streaming之类的组件.因…

同样的代码运行在netcore下可以,运行在winform中就出现错误: 引发的异常:“System.DllNotFoundException”(位于 Microsoft.ML.Data.dll 中) 跟进代码,发现异常为: Message = "无法加载 DLL“CpuMathNative”: 找不到指定的模块. (异常来自 HRESULT:0x8007007E)." Source = "Microsoft.ML.CpuMath" STACK TRACK: 在 M…

一. 准备工作 IDE是 VS2019.先下载好"resnet_v2_50_299.meta"这个文件,放入"C:\Users\jk\AppData\Local\Temp\MLNET\"这个文件夹,目录不存在自己新建下."jk"是WINDOWS登录名,注意换成你自己的. 下载地址:https://download.csdn.net/download/runliuv/15724931 新建一个"z机器学习样本1"目录,再建立&q…

异常处理汇总-后端系列 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4523006.html 应用场景:ViewModel==>Mode映射的时候出错 AutoMappe r错误信息:Unmapped members were found. Review the types and members below.Add a custom mapping expression, ignore, add a custom resolver, or modify the sour…

Took me a while to suffer from the first successful souce code installation of mysql-5.6.34. Just put it here and share it with u. Env.OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 5.5 (Tikanga)Mysql: mysql-5.6.341. Install Cmake [root@exadata1 cmake-3.…

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 训练集-测试集 切分 内容: 1.pipeline 模式 1.1相关概念 DataFrame是来自Spark SQL的ML DataSet 可以存储一系列的数据类型,text,特征向量,Label和预测结果 Transformer:将DataFrame转化为另外一个DataFrame的算法,通过实现t…

由于误操作导致 source /etc/profile 报错 -bash: id:command is not found 此时,linux下很多命令到不能能用,包括vi ls 等... 可以使用 export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin 重新启用这些命令 如果 /etc/profile存在错误而导致source 不能成功,可以使用 /bin/vi  /etc/profil…

问题描述 使用Eclipse调试代码的时候,打了断点,经常出现Source not found,网上找了半天,大部分提示点击Edit Source Lookup Path,添加被调试的工程,然而往往没啥效果,一闪而过,淡淡的忧伤... 一种可能的解决办法 一种可能原因是编译的class不是最新的. 解决办法:Eclipse选择Project菜单,点击clean...,清理下工程,使之重新构建,然后打断点调试,竟然好了.…

需求 Oracle调用第三方外部程序.Oracle使用sqluldr2快速导出大批量数据,然后用winrar压缩后发送邮件. 本文档主要实现前两步需求,发送邮件程序这里不再说明. 原码 授权 begin dbms_java.grant_permission('SCOTT','SYS:java.io.FilePermission','<<ALL FILES>>','read,write,execute,delete'); end; begin dbms_java.grant_perm…

转自:http://shashanzhao.com/archives/837.html 1.Perforce 首先需要为perforce设置系统环境变量,以便perforce命令行可以正常使用. 环境变量名 值 P4CLIENT 填写你的workspace的名字,例:code_myname P4PORT 填写perforce服务器地址和端口号,例:172.23.3.3:1666 P4USER 填写你的用户名,例:myname P4DIFF(可选) 填写比较工具的路径,例: d:\Programs…

原创文章,转载请注明出处. 工欲善其事,必先利其器.Source Insight绝对是阅读C和C++代码的利器,另外,Source Insight的体量很小,安装便捷,显示直观,比vim+cscope或ctags的组合要强不少.本文介绍Source Insight 3.5在ubuntu15.10下的安装过程. 首先,在ubuntu中安装wine.可以利用ubuntu软件中心安装,非常简单.安装后wine会在用户主目录下生成一个.wine隐含文件夹,其中包含一个虚拟的windows文件系统,如下所…

~/.pip/pip.conf [global] index-url = https://pypi.douban.com/simple download_cache = ~/.cache/pip [install] use-mirrors = true mirrors = http://pypi.douban.com/ /etc/apt/source.list deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted univers…

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 Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

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,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…