背景 如果您想使用c#或VB.Net这样的面向对象语言，来学习ML机器学习（Machine Learning ）技术，大部分时候是很困难。 这里讨论的多类分类用例是基于给定文本的语言检测。想象一下，你有一个社交媒体代理团队，你正试图传递在线客户反馈(例如:(聊天)，用不同的语言，给说那种语言的正确团队。 本节附带的语言检测解决方案遵循前面讨论的二进制分类示例的结构。我们有一个培训项目、一个预测项目和模型类库，它们在可执行文件之间共享。培训项目可以用来创建一个特定学习者的模型。 语言检测解决方案的预测项目在定义ClassificationData类中的LanguageClass属性和ClassPrediction类中的class属性方面有所不同。 在ML.Net中这样做需要我们创建一个包含多个列的输入映射: ?
表 ML任务： 任务 输出类型 问题的例子 算法 监督学习 回归 实数 根据其特点预测房价 线性回归和多项式回归 分类 明确的 垃圾邮件/非垃圾邮件分类 KNN，NaïveBayes，逻辑回归，决策树
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为什么创建新语言？ 创建新语言的核心原因非常简单：ML 研究需要极高的算力，简化建模语言可以使添加特定的优化和特征变得简单。训练模型要求极高的硬件支持、合适的数值、低解释器开销和多种并行化。 这些优化依赖于简单化的假设（ML 模型不是递归的，或不需要自定义梯度），这使得将这些优化或应用部署到小型设备变得简单。 在 ML 的很多分支，包括神经网络和概率编程中，模型越来越像程序，包括推断其他程序的程序（如程序生成器和解释器），且具备不可微组件，如蒙特卡罗树搜索。 ML 研究将需要越来越强大的类型系统（type systems）、用户自定义类型和更多的扩展手段。 这将是未来十年里计算机语言领域里人们面临的主要问题。 原文地址：https://julialang.org/blog/2017/12/ml&pl 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
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ML.NET在今年微软在Build 2018 会议上宣布的机器学习框架现已正式推出0.3版本 https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag 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。 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。
深度学习的调参就像炼丹，而我就是一位正尝试入坑的“炼丹学徒”，在收藏了几个链接后，看着臃肿的收藏夹，心血来潮，不如写篇博客，整理一下近期学习过程中遇到的好课程、...
DataFrame：这个ML API使用Spark SQL 的DataFrame作为一个ML数据集，它可以容纳各种数据类型。 大多数基础transformers和基本ML models都支持。 import org.apache.spark.ml.linalg. 2.2 Pipeline 3 import org.apache.spark.ml. {Pipeline, PipelineModel} import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature
在我们理解机器学习之前，让我们先来谈谈为什么需要机器学习，以及我们为什么要关心它?
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rule: #2: 设计评价指标并设立优先级 Rule: #3: 先使用复杂的启发式规则，然后选择机器学习方法 ML ML Phase II: 特征工程（Feature Engineering） Rule #16: 对模型重建和迭代做出规划 Rule #17: 开始时，使用可直接观察或者记录的特征（而不是算法学习得到的特征 处理这类问题的有效方法是加入位置特征 注意要保持位置特征和其他特征的分离性 不要交叉（cross）位置特征 理想情况下，让模型变成位置特征函数和其他特征函数的和 Rule #37: 评估训练和服务之间的偏差 ML 其他人对不同的产品倾向相似，但你或许不同于此 具体查看: part1 part2 part3 英文全文查看：Rules of Machine Learning: Best Practices for ML
逻辑回归在20世纪早期被用于生物科学。它后来被用于许多社会科学应用。因变量(目标)为分类变量时采用Logistic回归。
Let C(N, K) = 1 for K = 0 or K = N, and C(N, K) = C(N − 1, K) + C(N − 1, K − 1) ...
Machine Learning（需要访问外国网站） 15种经典机器学习算法 ner“> 百度百科+维基百科 百度百科版本 机器学习(Machine Learning, ML
集成学习在机器学习领域占有非常重要的比重，它在一定条件下可以使得模型泛化效果和神经网络平分秋色，但在可解释性上就更有优势了，此外，它包含的有些比如xgboost...
retro quadratic hypothesis nonlinear transform price on nonlinear transform stru...
神经网络的缺点是过度拟合，因此，机器学习工程师一直在寻找有效的正则化语言模型。有两种标准的规范: Dropouts； L1 / L2正则化。 它们可以防止过度拟合，并在性能上增加1%或2%的改进。
作者：黄永刚 ---- 机器学习规则:ML工程最佳实践 本文旨在指引具有机器学习基础知识的工程师等人，更好的从机器学习的实践中收益。 Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rule: #2: 设计评价指标并设立优先级 Rule: #3: 先使用复杂的启发式规则，然后选择机器学习方法 ML （参见Rule #16） ML Phase I: Your First Pipeline 开发第一版系统时将精力集中在系统结构上。思考将要构建整个机器学习系统，是一件很有趣的事情。 例如，如果Google Play的搜索ML模型没有更新，那么月收益就会收到影响；如果Google Plus的热榜模型没有新的post识别特征，那么模型抽取的频率就会下降。 : Best Practices for ML Engineering ---- 从事外贸的人经常几个国家到处飞，极可能在居住地上具有多个值。
作者：黄永刚 ML Phase II: 特征工程 第一阶段介绍了机器学习的一个周期，为学习系统获取训练数据，通过有趣的引导设计指标，创建一个服务框架。在有了一个完整系统之后，就进入了第一阶段。 一个推论，不要尝试在训练和服务中使用两种编程语言，否则重用代码就成了几乎不可能的事情。 reference: - http://feisky.xyz/machine-learning/resources/rules_of_ml.html - Rules of Machine Learning : Best Practices for ML Engineering ---- 不愿将流行的app到处展示的原因是要保证所有用户想要的app都是可见的。
作者：黄永刚 ---- ML Phase III: 缓慢提升、精细优化、复杂模型 第二阶段就已经接近结束了。首先你的月收益开始减少。你开始要在不同的指标之间做出平衡，你会发现有的涨了而有的却降了。 Alice比较失望，但是现在认识到做这个决定是基于很多准则的，而只有一部分是可以使用ML来优化的。 事实是真实世界不是地下城与龙：没有‘血量’表示你产品的健康程度。 要对一个网站做整体的预测，这是很难的，就像计算机视觉和自然语言处理一样。 Rule #40: 使用简单模型做集成 使用原始数据并直接将内容进行排序，使用这种方式的模型都容易理解和调试。 reference: - http://feisky.xyz/machine-learning/resources/rules_of_ml.html - Rules of Machine Learning : Best Practices for ML Engineering
https://github.com/schmidtbri/using-ml-model-abc? 为此需要通过执行以下命令从github安装包： pip install git+https://github.com/schmidtbri/ml-model-abc-improvements 一旦在环境中安装了 通过使用抽象来处理机器学习模型代码，可以编写可以部署任何模型的应用程序，而不是构建只能部署一个ML模型的应用程序。
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