Infer.NET

infer 微软已经通过开源发布了其Infer.Net跨平台框架，用于基于模型的机器学习。 Infer.Net将成为.Net开发人员的ML.Net机器学习框架的一部分，并且Infer.Net扩展了ML.Net以便进行统计建模和在线学习。 已经采取了一些集成的步骤，包括在.Net Foundation下建立回购协议。 T [在InfoWorld上深入学习机器学习： 11种必备的机器学习工具 。 •

微软已经通过开源发布了其Infer.Net跨平台框架，用于基于模型的机器学习。 Infer.Net将成为.Net开发人员的ML.Net机器学习框架的一部分，而Infer.Net则将 ML.Net扩展为统计建模和在线学习。 已经采取了一些集成的步骤，包括在.Net Foundation下建立回购协议。 T [在InfoWorld上深入学习机器学习： 11种必备的机器学习工具 。 • 掌握机器学习的1

我的入门方式，先从应用现象中，总结规律反推本质。一头扎进理论书籍是不对的。 老外的先进，还是体现在传承方面。没办法，我们竞争压力大，有好东西藏着掖着。大家都苦逼 我最开始是从介绍，有了基本概念，见xxx。知道十大算法，可以开工了。   开源组件入手的，infer.net 例子很经典，讲解细，这也是老外程序员成才快的原因。之前看libusb也是如此，程序员英语不好路是走不远的，我深有体会。 下面简介

本文介绍了如何使用 Infer.NET 进行概率性编程。 概率性编程是一种将自定义模型表示为计算机程序的机器学习方法。 借助它可以在模型中包含专业知识，使机器学习系统更易理解。 它还支持在线推断，即在新数据到达时进行学习的过程。 Azure、Xbox 及必应中的多种 Microsoft 产品均使用了 Infer.NET。 什么是概率性编程？ 基于概率性编程，创建对真实世界过程的统计模型。 系统必备

         所有文章分类的总目录：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 　　本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译，但进行了若干简化和提炼，按

我这个C#工龄5天的人今天鼓捣了半天infer.net,非常无语它为什么一定要把安装文件劈成两半，装到两个盘里。 然后就是各种实例文件无法打开，这个问题还没有解决。   不过首先是如何使用它。   新建工程后，在Solution里，可看见project->Reference，在其上点右键--> Add Reference, 通过Browse选项卡找到要引用的库的dll文件，就可以将其加入Refer

我有一个模型（加载到内存中），它在生产中使用来自消息队列消息/数据来进行预测。我有一个单独的过程，每隔几个小时重新训练模型（必要的）。在每次重新训练发生时，触发模型将新训练的版本重新加载到内存中的最佳方法是什么？目前，我只是让生产模型每隔一段时间或每1000条消息重新加载一次。 我想，如果不是消息队列，而是一个WebServer的话，这会更容易。这样我就可以有一个可以触发重新加载的endpoint

本文向大家介绍机器学习：知道哪些传统机器学习模型相关面试题，主要包含被问及机器学习：知道哪些传统机器学习模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 常见的机器学习算法： 1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwis

有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838   01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso

偏差与方差 《机器学习》 2.5 偏差与方差 - 周志华 偏差与方差分别是用于衡量一个模型泛化误差的两个方面； 模型的偏差，指的是模型预测的期望值与真实值之间的差； 模型的方差，指的是模型预测的期望值与预测值之间的差平方和； 在监督学习中，模型的泛化误差可分解为偏差、方差与噪声之和。 偏差用于描述模型的拟合能力； 方差用于描述模型的稳定性。 导致偏差和方差的原因 偏差通常是由于我们对学习算法做了错

机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及

机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。

本文向大家介绍基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索，包括了基于Python和Scikit-Learn的机器学习探索的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你好，%用户名%！ 我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。 现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。所以他

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。