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:
ML.NET 示例
ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架, 使. NET 开发人员使用机器学习变得很容易. 在这个 GitHub 存储库中, 我们提供了示例, 这些示例将帮助您开始使用 ML.NET, 以及如何将 ML.NET 加入到现有的和新的. NET 应用程序中.
存储库中有两种类型的示例 / 应用程序:
入门 - 针对每个机器学习任务或领域的 ML.NET 代码示例, 通常作为简单的控制台应用程序实现.
终端应用程序 - 使用 ML.NET 进行机器学习的 web, 桌面, 移动和其他应用程序的实际例子
根据场景和机器学习问题 / 任务, 官方 ML.NET 示例被分成多个类别, 可通过下表访问:
机器学习任务
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说明
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场景
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二元分类
| 将给定集合中的元素分类为两组,预测每个元素属于哪个组。
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情绪分析
垃圾邮件检测
欺诈识别 C#
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多类分类
| 将实例分类为三个或更多个类中的一个,预测每个类属于哪个组。
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问题分类
鸢尾花分类 C#
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回归
| 用给定的输入变量数据预测一个数值。广泛用于预报和预测。
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价格预测
销售预测
需求预测
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建议
| 推荐系统通常使用基于内容和基于协同过滤的算法。 协同过滤算法基于用户过去的行为 / 喜好 / 评分来预测他可能喜欢的项目 / 产品。
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电影推荐
产品推荐 即将推出
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聚类
| 以一种方式对一组对象进行分组的机器学习任务,使得同一组中的对象(称为群集)彼此更相似,而不是与其他组中的对象相似。 这是一项探索性任务。 它不会把项目分类到特定的标签上。
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客户细分
鸢尾花聚类
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异常检测
| 任务的目标是识别稀有项目,事件或观测数据,它们与大多数数据显著不同,从而引起怀疑。通常是诸如银行欺诈,结构缺陷或医疗问题等
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即将推出
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排名
| 为信息检索系统构建排名模型,以便根据用户的输入变量,如喜欢 / 不喜欢、语境、兴趣等对项目进行排序 / 排名。
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即将推出
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深度学习
| 深度学习是机器学习的一个子集。深层学习架构,如深度神经网络,通常应用于诸如计算机视觉(目标检测、图像分类、风格转移)、语音识别、自然语言处理和音频识别等领域。
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集成 TensorFlow C#
目标检测 即将推出
风格转移 即将推出
集成 ONNX - 即将推出
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配置 NuGet 源: 通常, 您只需要使用常规的 NuGet 源 https://api.nuget.org/v3/index.json , 然而, 在发布次要版本 (例如 0.8,0.9 等) 之前的几天内, 我们将使用 MyGet 中可用的预览版 NuGet 包(例如 0.8.0-preview-27128-1), 这在常规 NuGet 源中不可用.
如果是这种情况, 请在 Visual Studio 中配置 MyGet 源:
其他社区示例
除了微软提供的 ML.NET 示例之外, 我们还列出了社区创建的示例, 这些示例位于单独的页面中:
ML.NET 社区示例
这些社区示例不是由微软维护, 而是由其所有者维护.
如果您已经创建了任何很酷的 ML.NET 示例, 请将其信息添加到此 REQUEST issue , 我们最终将在上面提到的页面发布其信息.
了解更多
教程, 机器学习基础知识等详细信息, 请参阅 ML.NET 指南 .
API 参考
请查看 ML.NET API 参考, 了解各种可用的 API.
贡献
我们欢迎贡献! 请查看我们的贡献指南.
社区
请加入我们的 Gitter 社区
这个项目采用了贡献者盟约 http://contributor-covenant.org/ 规定的行为准则, 以表明我们社区的预期行为. 有关更多信息, 请参见. NET 基金会行为准则 https://dotnetfoundation.org/code-of-conduct .
许可证
ML.NET 示例 https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 根据 MIT 许可证获得许可.
来源: https://www.cnblogs.com/feiyun0112/p/10052560.html