在采用通用机器学习语言（如R和Python）开发的模型，并将它们集成到用C＃等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力。...最后，还会有一些工具和语言增强功能，包括Azure和GUI / Visual Studio功能中的扩展功能。 ? 如何在应用程序中使用ML.NET？...如果交易日是上涨日或下跌日 手写数字识别 语音识别 图像识别 有关更多信息，请参阅Wikipedia上的二元分类 文章。 多类分类 多元分类属于 监督学习，用于预测的数据的实例的类（类别）的任务。...分类算法的输入是一组标记示例。每个标签都是0到k-1之间的整数，其中k是类的数量。分类算法的输出是一个分类器，您可以使用它来预测新的未标记实例的类。...有关更多信息，请参阅Wikipedia上的多类分类文章。 分类步骤设置： ? 首先定义问题 然后，您将以名为Features的数字属性的形式表示您的数据。
二元分类 情绪分析维基百科 本节讨论的示例基于ML.Net教程中的情绪分析二进制分类场景。...预测阶段 预测阶段是表示在生产中运行的代码的模块，并在新项目进入系统时对数据进行分类。这部分在wikipedia_sensibility分析解决方案中预测项目的PredictAsync方法中实现。...在本节中，我们看到了二元（二进制）分类如何在一个非常“简单”的场景中进行情绪分析。但ml的真正优势在于，每种类型的问题(这里是：这是A还是B?)都可以应用于各种各样的应用。...然后可以将成功的模型从培训项目复制到预测项目中，对未来的输入进行消费和多类分类。...在本例中，标签是作为最后一列给出的字符串，用于在算法的训练和测试阶段标识每个数据行。 预测类的结果应该是一个字符串(这并不奇怪): ? 本案例的培训代码与前一节非常相似: ? 这里只有两个新内容。
这些创新已经用于他们自己的产品，如Windows Defender，Microsoft Office（Powerpoint设计理念，Excel图表推荐），Azure机器学习，PowerBI。...ML.NET 1.0提供以下关键组件： 数据表示 机器学习任务（分类，回归，异常检测等） 数据特征工程 机器学习模型应该让分析师的生活更轻松，现在甚至可以构建这些模型，因为新框架的设计考虑了AutoML...对于机器学习初学者，Microsoft开发人员建议从Visual Studio中的ML.NET模型构建器和任何平台上的ML.NET CLI开始。...ML.NET CLI快速遍历特定ML任务的数据集（目前支持回归和分类）并生成最佳模型。 CLI除了生成最佳模型外，还允许用户为最佳性能模型生成模型训练和 消费模型代码。...ML.Net示例仓库中有一整套示例。可以重用了Common文件夹中的一些类来通过API使用AutoML 。
此外，ML.NET 支持在其他机器学习框架中构建的模型，如TensorFlow，ONNX，PyTorch 等，它也具有极高的性能，可用于各种机器学习任务。...多类别分类 多类分类任务与二元分类任务非常相似，因为您尝试在给定一组特征的情况下预测单个标记列的分类值。...二元分类问题和多类分类问题之间的主要区别在于，对于二元分类问题，只有两个可能的值，而在多类分类问题中，有三个或更多可能的类别可能属于某些东西。...聚类分析通常通过选择任意数量的聚类并允许机器学习遵循 K-Means 聚类算法来优化每个聚类的中心位置，以最小化从每个数据点到其聚类中心的总距离。聚类算法还倾向于在可能的情况下尝试将聚类彼此隔开。...您可以将异常检测视为一种自动形式的二元分类，其中某些内容要么是正常的，要么是异常的。 图像分类 图像分类类似于二元或多类分类，但不是处理数字特征，而是处理图像以确定给定图像中的特征。
情绪分析(二进制分类) 这个示例演示了如何使用ML.NET分析客户评论的情绪(正面或负面)。该示例使用了IMDB和Yelp评论。...鸢尾花的分类(多类分类) 这个样本的中心是预测虹膜花的类型(setosa, versicolor，或virginica)基于花的参数，如花瓣长度，花瓣宽度等。...出租汽车费预测(回归) 出租车票价预测示例演示了如何构建一个ML.NET模型来预测纽约市出租车票价。本样本采用回归模型，考虑了乘客数量、信用类型和旅行距离等特征。...虹膜数据集聚类分析(聚类) 这个示例演示了如何通过对Iris数据集执行集群分析，从而使用ML.NET构建集群模型。...GitHub问题分类(多类分类) 这是一个E2E示例，展示了如何使用ML.NET构建GitHub的问题分类器。
.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！...但是，这个新的数据库加载器为您提供了一个更简单的代码实现，因为它是从数据库中读取数据并通过IDataView提供数据，这是ML.NET框架提供的，所以您只需要指定数据库连接字符串，数据集列的SQL语句是什么以及加载数据时要使用的数据类是什么...，如Resnet v2101。...有关ML.NET如何在.NET Core 3.0中使用新硬件内在函数API的更多信息，请查看Brian Lui的博客文章使用.NET硬件内在函数API来加速机器学习场景。...新的示例应用 与此新版本一致，我们还宣布了涵盖其他方案的新的有趣示例应用程序： 基于时间序列SSA（单谱分析）的销售预测方案 基于异常检测PCA的信用卡欺诈检测场景 搜索引擎根据排名任务排序结果场景 模型可解释性和特征重要性
能够支持诸多机器学习任务，比如说分类（比如文本分类和情绪分析）以及回归（比如趋势预测和价格预测）,使用模型用于预测，还包括该框架的核心组件，比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。...高维数据支持（做数据分析时候，经常把数据先整理成一张大宽表，然后再进行风险预测之类的建模）：列的类型系统包含齐次向量类型，因此可以将一组相关的原始值分组到单个向量值列中。...var data = loader.Read(path); 或者 loader.Read（new MultiFileSource(dataLocation)）； 4、在DataView中过滤行 有时你会需要对数据集过滤一部分数据...将给定集合的元素分类为两组的任务，预测每个元素属于哪一组 Multi-class classification 将实例分类为三个或多个类之一的任务，预测每个实例属于哪个组。...Clustering 对一组对象进行分组，使同一组(称为集群)中的对象比其他组中的对象更相似的ML任务。这是一个探索性的任务。它不跨特定标签对项目进行分类。
，问题分类，预测，推荐等场景。...自从推出以来，许多组织都在使用ML.NET，如SigParser（垃圾邮件检测）， William Mullens（法律问题分类）和Evolution软件（榛子水分检测）。...ML.NET 1.0提供以下关键组件： 数据表示 基本ML数据管道数据类型，如IDataView - 基本数据管道类型 支持从分隔文本文件或IEnumerable对象中读取数据 支持机器学习任务： 二进制分类...多级分类 回归 排行 异常检测 聚类 推荐（预览） 数据转换和特色化 文本 分类 特征选择 规范化和缺失值处理 图像特征化 时间序列（预览） 支持ONNX和TensorFlow模型集成（预览） 其他...ML.NET中的AutoML支持处于预览阶段，我们目前支持回归（用于价格预测等场景）和分类（用于情感分析，文档分类，垃圾邮件检测等场景）机器学习任务。
前一篇文章《C#开源跨平台机器学习框架ML.NET----二元分类情绪分析》我们做了ML.NET中二元分类任务的一个小Demo，今天我们来试一下多类分类的Demo。 ?...说明 由于前面我们刚刚学习了SqlSugar的框架，检验学习效果的其中一个方法就是输出，所以这次我们的多类分类里面就把训练数据改为数据库中的数据。 ?...窗体布局中我们加入一个ToolStrip里面写了多级分类，主要是以后的分类也在这个Demo中加入，所以用的这个 主界面上加入一个输入文本框，一个按钮和下部的显示文本框 ? 定义类 Goods类 ?...ResGoods类为我们预测后的返回类，其中stype就是预测后的结果，Probability为概率，Score为得到的分数。...多类分类实现 流程 进行多类分析的实现顺序 从数据库获取训练数据 训练数据并将训练模型存入本地 输入要预测的数据 加载训练模型进行数据预测 01 创建训练模型 点击初始化数据按钮 ?
qingxufenxi类继承自qingxubase类，然后又加入了三个字段，分别是是否预测，概率及分析的分数 其中红框上需要标注字段名，因为默认的生成名称就是这对应的，如果这里不标注的话，多条预测时会找不到对应的字段...上面为主界面的面局，我们的主窗体界面加入两个textBox，一个输入，一个显示用的，然后加入三个按钮 05 代码实现 流程 进行情绪分析的实现顺序 加载数据 生成和定型模型 评估模型 使用模型进行预测..._filepath：为我们的txt训练文件。 _mlContext：MLContext 类，所有 ML.NET 操作的起点。...初始化 mlContext 会创建一个新的 ML.NET 环境，可在模型创建工作流对象之间共享该环境。 从概念上讲，它与实体框架中的 DBContext 类似。..._qingxuDataView：ML.NET 中的数据表示为 IDataView 类。IDataView 是用于描述表格数据（数字和文本）的一种灵活且有效的方法。
在这次发布的预览版中，ML.NET 支持分类（例如文本分类、情感分析）、回归（例如预测、价格预估）等机器学习任务。...在 ML.NET 开源生态中，微软致力于让它的内部功能更加完善，ML.NET 可以为 .NET 开发者带来更优化的机器学习开发体验。...、CNTK 和一般深度学习库如 Accord.NET 的支持，其功能可以扩展到其他的机器学习场景，如推荐系统、异常检测和其他深度学习方法。...下面是关于 ML.NET 的更多细节： ML.NET Core Components ML.NET 是作为 .NET Foundation 的一部分推出的，repo 中包含了训练和消耗模型的 .NET...C# API，还有各种各样的 transform，以及许多流行的机器学习任务，如回归和分类。
使用ML.NET,开发人员可以利用其现有工具和技能集,通过为情绪分析、价格预测、图像分类等常见方案创建自定义机器学习模型来开发和将自定义 ML 注入到应用程序中以及更多操作!...用于预测和异常检测的TimeSeries支持的正式发布 开发人员可以使用 Microsoft.ML.TimeSeries 包处理许多方案,例如:使用异常检测模型检测产品销售中的峰值和变化,或创建可能受季节性和其他时间相关上下文影响的销售预测...具体而言,该包允许开发人员使用Microsoft.Extensions.ML使用依赖项注入加载ML.NET模型,并在多线程环境(如 ASP.NET Core 应用)中优化模型的执行和性能。...您只需提供自己的数据集并选择要实现的机器学习任务(如分类或回归),CLI 使用 AutoML 引擎创建模型生成和部署源代码以及二进制模型。 ? CLI 更新为 0.14,用于处理客户反馈问题。...更新至 ML.NET 1.2 模型生成器使用最新版本的ML.NET生成的代码将引用 1.2。在早期的预览版中,它使用ML.NET 1.0。 解决客户反馈的问题 此版本中修复了许多问题。
导读 微软为ML.NET的时间序列NuGet套件加入两个预览功能，分别是异常侦测演算法以及全新支援奇谱分析的时间序列预测元件 ?...ML.NET提供.NET开发人员简单且熟悉的机器学习开发工具，以在应用程式中加入自定义的机器学习模型，建立情感分析、推荐以及图像分类等应用。...在之前的ML.NET版本中，当开发者在模型中处理图像时，像是以TensorFlow或是ONNX模型为图像评分时，开发者需要指定磁碟中的路径，从档案中载入图像，但在ML.NET 1.1中，开发者可以使用记忆体中的图像...另外，时间序列NuGet套件中，还提供全新的时间序列预测元件，让开发者可以实作基于奇谱分析（Singular Spectrum Analysis，SSA）的时间序列预测分析模型，目前也正在预览阶段。...微软持续更新这个模型建置工具，在ML.NET 1.1版本中，增加了新的问题分类样板，让开发者可以分类表格资料，其使用多重分类法，可以将资料分成三个以上的类别，适合的情境像是电子邮件分类或是GitHub问题等
核心概念 张量 (Tensor): 张量是 TensorFlow 中的基本数据单元，可以是标量、向量、矩阵或更高维的数组。...主要功能和模块 分类：支持向量机、最近邻、随机森林、逻辑回归等。 回归：线性回归、岭回归、Lasso、ElasticNet等。 聚类：K-Means、层次聚类、DBSCAN等。...它允许开发人员通过一个统一的API来构建、训练和部署机器学习模型，而无需深入了解复杂的机器学习概念。ML.NET 支持多种任务，包括分类、回归、聚类、异常检测和建议。...算法限制: 内置算法较少，对于复杂的深度学习任务支持不足。 应用案例 产品销售预测: 使用 ML.NET 预测产品销售数量和趋势。 情感分析: 分析客户反馈，判断情绪倾向。...输出：客户流失概率的预测。 性能指标：准确率、召回率、F1分数。 选择合适的框架 考虑到项目需求，我们选择了XGBoost作为我们的机器学习框架。
Microsoft希望.NET开发人员能够设计自己的ML模型并将其集成到他们的应用程序中，而无需构建特定的专有技术，让AI技术平民化。...ML.NET 0.3现在提供了许多用于训练机器学习模型的新组件以及以流行的ONNX格式导出模型的选项，当然还包括了许多Bug修复。...ML.NET 0.3中新增的训练模块（Learner）适用于不同的分类要求。...作为所谓的流式学习器，FFM也可以应用于数据集，而无需将它们完全加载到存储器中。 使用LightGBM，您可以训练需要二进制和多类分类或回归的模型。...LightBGM是分布式机器学习工具包（DMTK）的一部分，它基于决策树算法。在ML.NET 0.3中，可以使用LightGBM的所有功能 - 除了排名评估器，预计将在更高版本中提供。
这里就用到微软的ML.NET推理引擎,ML.NET 由微软研究院研发，在过去的十年里发展成为一个重要的框架，它在微软的许多产品团队中都有使用，比如 Windows、必应、Azure 等等。...ML.NET 支持分类（例如文本分类、情感分析）、回归（例如预测、价格预估）等机器学习任务。...在 ML.NET 开源生态中，微软致力于让它的内部功能更加完善，ML.NET 可以为 .NET 开发者带来更优化的机器学习开发体验!...(这里有点坑,建议使用Python 3.7版本,否则可能无法安装onnxruntime) 创建VB.NET项目:(这里用的是Core .NET6) 1.创建一个项目 2.引用类库,这里只用到两个类库...Microsoft.ML.OnnxRuntime.Managed |ML.NET 推理引擎 Yolov5Net |Onnx应用类库,这个类库也可以自己写,当然已经有大佬造轮子,我们就直接用吧 3.然后就是码代码了
通过统一 API 支持硬件加速（CPU、GPU、DirectML） 4、开发人员友好的ML.NET 4.0 AutoML 通过多指标优化和时间序列预测支持变得更加智能： AutoML 增强功能： 用于平衡模型选择的多指标优化...支持 AutoML 中的时间序列预测 用于简化模型部署的新 Infer API 将 TensorFlow 和 ONNX 模型转换为 ML.NET 格式以提高性能 新的Microsoft.ML.GenAI...5、NLP 工具 .NET 9 提供了一组丰富的 NLP 工具，用于标记化、NER*、情感分析和文本分类： 分词和句子分句： var tokenizer = new Tokenizer(); var...6、.NET 9 中的 GPU 加速 .NET 9 中的 GPU 加速比以往任何时候都更容易获得： 用于高效多维数组运算的新 Tensor 类型 ：张量是许多数学模型的基本组成部分，包括深度学习算法...它们是用于保存神经网络中的权重、偏差和中间计算的多维数组。这样可以有效的处理数据和信息流，以用于学习和预测目的。 无论是图像识别、语言理解还是趋势预测，张量在AI的各个方面都发挥着至关重要的作用。
当然我们也可以手动在选项中开启，如下图： ? 点击【机器学习】之后会有图形界面，如下图： ? 然后我们可以看到，它提供了一些方案，如语义识别，图像识别，数值预测等。...方案 示例 数据 Label 特征 分类 预测销售异常 产品销售数据 产品销售额 月份 预测网站评论的情绪 网站评论数据 标签（负面情绪为 0，正面情绪为 1） 评论、年份 预测信用卡欺诈交易 信用卡数据...类（存在欺诈性为 1，否则为 0） 金额，V1-V28（匿名处理后的特征） 预测 GitHub 存储库中的问题类型 GitHub 问题数据 区域 标题、描述 值预测 预测出租车费用价格 出租车费数据...车费 行程时间、距离 图像分类 预测花卉的类别 花卉图像 花卉类型：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香 图像数据本身 建议 预测他人喜欢的电影 电影评分 用户、电影 评级 选择完预测数据文件，我们配置要预测的列...如上图，预测到1月销售数据是262.8。 然后点击代码，将ML.Net代码添加到解决方案中，如下图： ? 添加ML.Net代码后，如下图： ?
什么是ML.NET？ ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。...机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测，而不需要进行显式编程。 ML.NET 的核心是机器学习模型 。 该模型指定将输入数据转换为预测所需的步骤。...2.选择方案，这里我们选择【图像分类】 当完成了第一步操作之后，我们将打开ML.NET模型生成器的UI界面。这里我们选择【图像分类】方案： ? 3.选择训练环境 ?...例如，若有四个类别和 100 个训练示例，前两类（标记 1 和标记 2）包含 90 个记录，而剩下两类（标记 3 和标记 4）只包含 10 个记录，这就存在数据不均衡的问题，可能会导致模型很难正确预测标记...【添加】之后，在解决方案中我们就可以相关代码了： ? 如上图所示，ML.NET模型的zip文件也包含在解决方案中。
图像标签算法简介 通过为图像分配正确合适的标签，将图像的视觉信息转换为语义信息，有助于人们更好地理解与分析图像。图像标签包括了图像单分类和图像多标签分类的问题。...而在现实世界中，一幅图像往往包含丰富的语义信息，如多个目标，场景，行为等，图像多标签分类则旨在为图像分配多个标签以充分表达图像中所包含的具体内容。...在图像单分类的任务中，卷积神经网络的输入是图像的三维数组，输出是softmax分类器在分类标签集合上预测的每个标签的概率，分数最高的标签即为该图像的预测类别。...在大规模的标注数据集上，计算机学习出的一组模型参数，可以通过一连串的数值运算将输入的图像矩阵转化成一组分类标签的预测分数，从而为输入图像打上了一个标签类别。...图片 13.png 广告时间 腾讯云图像分析是综合性的图像理解和分析服务，除图像标签外，还提供多种图像理解、审核、处理服务，如商品识别、公众人物识别、智能裁剪等，欢迎大家试用。
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