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山水草原 / ML.net-samples.zh-cn

forked from 安齐 / ML.net-samples.zh-cn 
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注意:我们希望听到您对ML.NET的反馈。请在本调查中告诉我们您的想法。

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。

注意: 请在机器学习存储库中打开与ML.NET框架相关的问题。请仅当您遇到此存储库中的示例问题时,才在存储库中创建该问题。

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:

二元分类
Binary classification chart
Getting started icon
情绪分析
C#     F#
Movie Recommender chart
Getting started icon
垃圾信息检测
C#     F#
Power Anomaly detection chart
Getting started icon
信用卡欺诈识别
(Binary Classification)
C#    F#
disease detection chart
Getting started icon
心脏病预测
C#
多类分类
Issue Labeler chart
End-to-end app icon
GitHub Issues 分类
C#  F#
Movie Recommender chart
Getting started icon
鸢尾花分类
C#    F#
Movie Recommender chart
Getting started icon
手写数字识别
C#
建议
Product Recommender chart
Getting started icon
产品推荐
C#
Movie Recommender chart
Getting started icon
电影推荐
(Matrix Factorization)
C#
Movie Recommender chart
End-to-end app icon
电影推荐
(Field Aware Factorization Machines)
C#
回归
Price Prediction chart
Getting started icon
价格预测
C#     F#

Sales ForeCasting chart
End-to-end app icon
销售预测
C#

Demand Prediction chart
Getting started icon
需求预测
C#    F#
时间序列预测

Sales ForeCasting chart
End-to-end app icon
销售预测
C#

异常情况检测
Spike detection chart

销售高峰检测
Getting started icon C#&nbsp     End-to-end app icon C#
Spike detection chart
Getting started icon
电力异常检测
C#
Power Anomaly detection chart
Getting started icon
信用卡欺诈检测
(Anomaly Detection)
C#
聚类分析
Customer Segmentation chart
Getting started icon
客户细分
C#     F#
IRIS Flowers chart
Getting started icon
鸢尾花聚类
C#     F#
排名
Ranking chart
Getting started icon
排名搜索引擎结果
C#
计算机视觉
Image Classification chart
图像分类训练
(High-Level API)
Getting started icon C# F# &nbsp&nbsp&nbsp  
Image Classification chart
图像分类预测
(Pretrained TensorFlow model scoring)
Getting started icon C#   F# &nbsp&nbsp&nbsp   End-to-end app icon C#
Image Classification chart
图像分类训练
(TensorFlow Featurizer Estimator)
Getting started icon C#   F#

Object Detection chart
目标检测
(ONNX model scoring)
Getting started icon C#      End-to-end app icon C#



跨领域方案
web image
End-to-end app icon
Web API上的可扩展模型
C#
web image
End-to-end app icon
Razor Web应用程序上的可扩展模型
C#
Azure functions logo
End-to-end app icon
Azure Functions上的可扩展模型
C#
Database chart
End-to-end app icon
Blazor Web应用程序上的可扩展模型
C#
large file chart
Getting started icon
大数据集
C#
Database chart
Getting started icon
使用DatabaseLoader加载数据
C#
Database chart
Getting started icon
使用LoadFromEnumerable加载数据
C#
Model explainability chart
End-to-end app icon
模型可解释性
C#

自动生成ML.NET模型(预览状态)

前面的示例向您展示了如何使用ML.NET API 1.0(发布于2019年5月)。

但是,我们还在努力通过其他技术简化ML.NET的使用,这样您就不需要自己编写代码来训练模型,只需提供数据集即可,ML.NET将为您自动为您自动生成“最佳”模型和运行它的代码。

这些用于自动生成模型的附加技术处于预览状态,目前只支持二进制分类、多类分类和回归。在未来的版本中,我们将支持额外的ML任务,如建议、异常检测、聚类分析等

CLI示例:(预览状态)

ML.NET CLI(命令行界面)是一个可以在任何命令提示符(Windows,Mac或Linux)上运行的工具,用于根据您提供的训练数据集生成高质量的ML.NET模型。 此外,它还生成示例C#代码以运行/评分该模型以及用于创建/训练它的C#代码,以便您可以研究它使用的算法和设置。

CLI(命令行界面)示例
二元分类示例
多类分类示例
回归测试示例

自动化机器学习 API示例:(预览状态)

ML.NET AutoML API基本上是一组打包为NuGet包的库,您可以在.NET代码中使用它们。 AutoML消除了选择不同算法,超参数的任务。 AutoML将智能地生成许多算法和超参数组合,并为您找到高质量的模型。

自动化机器学习 API示例
二元分类示例
多类分类示例
回归测试示例
高级实验示例

其他ML.NET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 Join the chat at https://gitter.im/dotnet/mlnet

这个项目采用了贡献者契约规定的行为准则,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

许可证

ML.NET 示例根据MIT许可证获得许可。

MIT License Copyright (c) 2018 .NET Foundation Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

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