”ML.NET NET 机器学习“ 的搜索结果

     ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。ML.NET 最初由微软研究院开发，在过去十年中已成长为一个重要的框架，并用于微软的许多产品组，如 Windows、Bing、PowerPoint、Excel ...

     机器学习游乐场 用于学习新概念的项目的集合。 这些模型在PyTorch中实现。 结构 计算机视觉 图片分类进行二进制/多类分类。 楷模实现SOTA卷积神经网络。 物体检测实施YOLO，SSD，RetinaNet和Faster R-CNN。 语义...

     ML_classifier(X_train, X_test, y_train, y_test)函数的作用是使用不同的机器学习算法对叶片进行分类，并显示分类准确率和损失函数，其中列表**classifiers**中包含了所使用的机器学习算法。 ## 2.4 实验结果

     ML.NET 在使用 .NET Core 的 Windows、Linux 和 macOS 或使用 .NET Framework 的 Windows 上运行。 所有平台均支持 64 位。 Windows 支持 32 位，TensorFlow、LightGBM 和 ONNX 相关功能除外。 Microsoft.M...

     在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是: (1) 需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本; (2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...

     研究背景：随着深度神经网络的不断发展，各种...自此，人工智能又有了更进一步的发展，人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场景的网络，人工智能的另一扇大门被打开。

     到目前为止，在我们的ML.NET之旅中，我们专注于计算机视觉问题，如图像分类和对象检测。在本文中，我们稍微改变一个方向，探索NLP（自然语言处理）以及我们可以通过机器学习解决的一系列问题。

     机器学习和深度学习 机器学习是人工智能的核心，专门研究如何让计算机模拟和学习人类的行为。 深度学习是机器学习中的一个热门研究方向，它主要研究样本数据的内在规律和表示层次，让计算机能够让人一样具有分析与...

     为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序。只要数据格式和示例的中的一样，程序可灵活调用。 入门篇 线性回归（Linear Regression） 实例： 逻辑回归（Logistic...

     该存储库包含由Google Cloud AI开发人员关系产生的，用于机器学习和人工智能的内容。 内容涵盖从教育，培训和研究的广泛范围，涵盖从新手，初级/中级到高级。 这些内容既可以用于自学，也可以用于大学，私立编码...

     DS/ML：数据科学技术之机器学习领域六大阶段最强学习路线(初步探索性数据分析EDA→数据预处理/广义的特征工程→模型训练/评估/推理→模型分析/反思/再优化→模型部署与监控→模型全流程优化)详解 导读：数据科学...

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