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利用ML.NET和C#开展机器学习-附带资源

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简介:
本教程详细介绍如何使用Microsoft的ML.NET库在C#中进行机器学习项目开发,并提供相关学习资料。适合开发者入门实践。 使用ML.Net和C#进行机器学习涉及利用微软的开源机器学习框架来开发智能应用程序。此过程包括数据准备、模型训练以及最终的应用部署,全部采用.NET生态系统的强大功能。通过这种方式,开发者可以构建高效的预测性分析解决方案,并将其无缝集成到现有的. NET项目中。

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  • ML.NETC#-
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    本教程详细介绍如何使用Microsoft的ML.NET库在C#中进行机器学习项目开发,并提供相关学习资料。适合开发者入门实践。 使用ML.Net和C#进行机器学习涉及利用微软的开源机器学习框架来开发智能应用程序。此过程包括数据准备、模型训练以及最终的应用部署,全部采用.NET生态系统的强大功能。通过这种方式,开发者可以构建高效的预测性分析解决方案,并将其无缝集成到现有的. NET项目中。
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    PrivatML项目采用SPDZ框架进行隐私保护下的机器学习研究,致力于开发安全多方计算技术以保障数据在训练模型过程中的私密性和完整性。 使用SPDZ训练卷积神经网络(CNN)的私人语言;阅读以下内容以获取更多信息。 该存储库是原有项目的扩展。为了运行代码,请确保安装了以下组件: - Python 3.6(最好在virtualenv或conda环境中使用) - Tensorflow(仅用于下载数据集) 要安装其他所需软件包,可以通过命令行执行: ``` pip install --upgrade -r requirements.txt ``` 现在您可以打开完整的代码示例:jupyter notebook image_analysis/Convnet.ipynb。运行代码前,请确保选择正确的内核,因为可能默认设置为python 2.7。 如果需要将环境添加到内核列表中,请执行以下命令: ```shell pip install ipykernelpython -m ipykernel install --user --name=[YOUR ENV NAME] ``` 请根据您的实际虚拟环境名称替换`[NAME OF YOUR ENV]`。
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