Průvodce strojovým učením .NET

v části postupy v příručce ML .net můžete najít rychlé odpovědi na časté otázky. V některých případech mohou být články uvedeny ve více částech, aby bylo možné je snadno najít.

Načtení dat

• načte data ze souborů a SQL databází.

Příprava dat

• Předzpracování školicích dat pomocí normalizování pro použití při zpracování dat.

Trénování modelu

• Naučte se model strojového učení pomocí křížového ověřování.

• vytvořte regresní model pro předpověď hodnoty pomocí ML .net.

Světlost modelu

• Určete důležitost funkcí modelů s důležitou funkcí permutace.

Spustit

• kontrolovat mezilehlé hodnoty dat během ML zpracování kanálu .net.

• Načtěte školicí model strojového učení.

• Udělejte předpovědi pomocí trained model.

Pravděpodobnostní (Infer.NET)

• Vytvoří seznam herních aplikací v souladu s Infer.NET a pravděpodobnostní programováním.