哪个网站做轴承外贸的人比较多,私人搭建服务器,湛江模板建站哪家好,阿里云邮箱企业邮箱IDataView被单独作为一个类库包IDataView组件为表格式数据提供了非常高效的处理方式#xff0c;尤其是用于机器学习和高级分析应用。它被设计为可以高效地处理高维数据和大型数据集。并且也适合处理属于更大的分布式数据集中的单个数据区块结点。在ML.NET 0.10中#xff0c;I… IDataView被单独作为一个类库包IDataView组件为表格式数据提供了非常高效的处理方式尤其是用于机器学习和高级分析应用。它被设计为可以高效地处理高维数据和大型数据集。并且也适合处理属于更大的分布式数据集中的单个数据区块结点。在ML.NET 0.10中IDataView被拆分成单个程序集和NuGet类库包。这对于与其它API及框架交互是极重要的一步。在被拆分后其它的类库将能直接引用它而不需要引用整个ML.NET。这样有助于第三方类库也能使用IDataView所提供的强大功能。场感知分解机训练器支持多个特征列在之前的ML.NET版本中当使用场感知分解机(FFM)训练器时仅可以提供单个特征列。在新的版本里支持在Options参数里添加额外的特征列。var ffmArgs new FieldAwareFactorizationMachineTrainer.Options();// Create the multiple field names.ffmArgs.FeatureColumn nameof(MyObservationClass.MyField1); // 首个字段ffmArgs.ExtraFeatureColumns new[]{ nameof(MyObservationClass.MyField2), nameof(MyObservationClass.MyField3) }; // 额外的字段var pipeline mlContext.BinaryClassification.Trainers.FieldAwareFactorizationMachine(ffmArgs);var model pipeline.Fit(dataView);支持返回多个预测标签之前的版本里即使预测多类别分类问题也只能返回单一的标签。现在这一缺陷终于被修复了。(其实在内部逻辑里已经对多项预测完成处理但过去的API只返回了单一的结果)源自社区的示例页面作为ML.NET Samples的一部分现在新增了一个特殊页面——由社区提供的多个示例。里面有不少很好的例子照片查询的WPF应用其内部运行TensorFlow模型并导出为ONNX格式。使用ML.NET的UWP应用当然欢迎有越来越多的贡献者加入其中提供更多的示例。原文地址https://www.cnblogs.com/kenwoo/p/10367137.html.NET社区新闻深度好文欢迎访问公众号文章汇总 http://www.csharpkit.com
