基於C#的機器學習--目錄

阿新 • • 發佈：2019-01-12

轉載請註明出處：https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819

目前國內關於機器學習的內容多是Python或者Go或者C++的，.NET平臺下的多是使用封裝好的工具包，而幾乎沒有關於如何使用C#實現的內容。目前有翻譯版本的NET平臺下的機器學習的書籍，不過卻是F#語言的，沒有C#。

2.貝葉斯定理-執行資料分析解決肇事逃逸之謎

邏輯迴歸與樸素貝葉斯的Email垃圾郵件過濾

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基於C#的機器學習--目錄

轉載請註明出處：https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前國內關於機器學習的內容多是Python或者Go或者C++的，.NET平臺下的多是使用封裝好的工具包，而幾乎沒有關於如何使用C#實現的內容。目前有翻譯版本的

基於Windows 機器學習(Machine Learning)的圖像分類(Image classification)實現

BYD pack format ret bmp async 配置 rev 技術分享原文:基於Windows 機器學習(Machine Learning)的圖像分類(Image classification)實現今天看到一篇文章 Google’s Image

基於傳統機器學習的推薦系統

推薦演算法具有非常多的應用場景和商業價值，種類很多，但是目前使用最廣泛的是以下兩種： 1. 基於內容的推薦。通過NLP的一些技術，挖掘文字內容，進而做推薦。 2. 基於協同過濾演算法的推薦。 #協同過濾協同過濾(Collaborative Filtering)，假設我們有m

基於Spark機器學習和實時流計算的智慧推薦系統

原文連結：http://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46675501 概要：隨著電子商務的高速發展和普及應用，個性化推薦的推薦系統已成為一個重要研究領域。個性化推薦演算法是推薦系統中最核心的技術，在很大程

C語言學習--目錄

C語言學習篇---（推薦看下《C語言深度剖析》這本書），很多知識點來源於本書 C語言學習第1篇---getch() 函式 C語言學習第2篇---輸出控制符 C語言學習第3篇---形參-實參 C語言學習第4篇---引數概念 C語言學習第5篇--

基於深度機器學習演算法DBNs的風險識別模型

前言：最初關注深度機器學習是聽了NUS的汪晟博士關於深度機器學習平臺SIGNA的介紹，當時就發現深度機器學習是人工智慧的一個革新的進步。但是由於從事的雲端計算和大資料方向的工作，所以平時只是作為自己的興趣領域看了一些相關的入門級資料。最近事業部的同事在討論文物保

C++機器學習庫--shark

SHARK is a fast, modular, feature-rich open-source C++ machine learning library. It provides methods

mlpack: 一個C++機器學習庫

簡介 mlpack是一個C++機器學習庫，側重於可擴充套件性、速度和易用性。它的目的是通過一個簡單的、前後一致的API讓新使用

基於C#的機器學習--機器學習的基本知識

機器學習的基本知識作為一個終生的微軟開發人員，我經常看到開發人員努力尋找解決日常問題所需的資源。讓我們面對現實吧，我們沒有人有時間按照自己喜歡的方式做事，我們中很少有人有幸在真正的研發部門工作。雖然這些年來我們已經走過了相當長的一段旅程，還記得曾經我們通

基於C#的機器學習--貝葉斯定理-執行資料分析解決肇事逃逸之謎

貝葉斯定理-執行資料分析解決肇事逃逸之謎在這一章中，我們將: 應用著名的貝葉斯定理來解決電腦科學中的一個非常著名的問題。向您展示如何使用貝葉斯定理和樸素貝葉斯來繪製資料，從真值表中發現異常值等等貝葉斯定理概況 &nb

基於C#的機器學習--模糊邏輯-穿越障礙

模糊邏輯-穿越障礙模糊邏輯。另一個我們經常聽到的術語。但它的真正含義是什麼?它是否意味著不止一件事?我們馬上就會知道答案。我們將使用模糊邏輯來幫助引導一輛自動駕駛汽車繞過障礙，如果我們做得正確，我們將避開沿途的障礙。我們的自動導航車輛(AGV)將在障礙物周圍導航，感知其路徑

基於C#的機器學習--旅行推銷員問題

我們有一個必須在n個城市之間旅行的推銷員。他不在乎什麼順序。他最先或最後訪問的城市除外。他唯一關心的是他會去拜訪每一個人，每個城市只有一次，最後一站是他得家。每個城市都是一個節點，每個節點通過一條邊與其他封閉節點相連(可以將其想象成公路、飛機、火車、汽車等) 每個連線都有一個或多個權值與

基於C#的機器學習--我應該接受這份工作嗎-使用決策樹

決策樹要使決策樹完整而有效，它必須包含所有的可能性。事件序列也必須提供，並且是互斥的，這意味著如果一個事件發生，另一個就不能發生。決策樹是監督

基於C#的機器學習--深層信念網路

我們都聽說過深度學習，但是有多少人知道深度信念網路是什麼?讓我們從本章開始回答這個問題。深度信念網路是一種非常先進的機器學習形式，其意義正在迅速演變。作為一名機器學習開發人員，對這個概念有一定的瞭解是很重要的，這樣當您遇到它或它遇到您時就會很熟悉

基於C#的機器學習--微基準測試和啟用功能

本章我們將學習以下內容: l 什麼是微基準測試 l 如何將它應用到程式碼中 l 什麼是啟用函式 l 如何繪製和基準測試啟用函式每個開發人員都需要有一個好的基準測試工具。質量基準無處不在;你們每天都能聽到，這個減少了10%那個增加了25%還記得那句老話

基於C#的機器學習--c# .NET中直觀的深度學習

在本章中，將會學到: l 如何使用Kelp.Net來執行自己的測試 l 如何編寫測試 l 如何對函式進行基準測試 Kelp.Net是一個用c#編寫的深度學習庫。由於能夠將函式鏈到函式堆疊中，它在一個非常靈活和直觀的平臺中提供了驚人的功能。它還充分利用OpenCL語言平臺，在

基於C#的機器學習--機器學習建模的基礎

構建ML模型的步驟現在我們已經看了解到了一些ML應用程式的例子，問題是，我們如何構建這樣的ML應用程式和系統? 下圖總結了我們使用ML開發應用程式的方法，我們將在下面更詳細地討論這個問題: 如上圖所示，建立學習模型的步驟如下: &n

基於C#的機器學習--垃圾郵件過濾

　　在這一章，我們將建立一個垃圾郵件過濾分類模型。我們將使用一個包含垃圾郵件和非垃圾郵件的原始電子郵件資料集，並使用它來訓練我們的ML模型。我們將開始遵循上一章討論的開發ML模型的步驟。這將幫助我們理解工作流程。在本章中，我們將討論以

【機器學習】DBSCAN Algorithms基於密度的聚類算法

多次使用缺點有效結束基於需要 att 共享一、算法思想： DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個比較有代表性的基於密度的聚

機器學習之分類問題實戰(基於UCI Bank Marketing Dataset)

表示般的機構文件 cnblogs opened csv文件 mas htm 導讀：分類問題是機器學習應用中的常見問題，而二分類問題是其中的典型，例如垃圾郵件的識別。本文基於UCI機器學習數據庫中的銀行營銷數據集，從對數據集進行探索，數據預處理和特征工程，到學習

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