监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)
监督学习：简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意，样本是既有数据，也有数据对应的结果)，利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数)，然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分，分类就是离散的数据，回归就是连续的数据。 非监督学习：同样，给了样本，但是这个样本是只有数据，但是没有其对应的结果，要求直接对数据进行分析建模。 比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知，但是欣赏完多幅...
numl.net 机器学习（一）：预测是否迟到
从nuget上搜索numl并安装.我们主要从两个参数（星期几和温度，对于一般的人来说周一容易迟到，天太冷容易迟到）来预测是否迟到， demo代码如下： class Program { static void Main(string[] args) { Console.WriteLine("Hello World!"); WorkTime[] data = WorkTime.GetData(); var d = Descriptor.Create<WorkTime>(); var g = new DecisionTreeGenerator(d); g.SetHint(false); var model = Learne...
C#深度学习快速入门demo
最近人工智能比较火，现在的人工智能强大在于通过神经网络深度学习，而深度学习在看了很多文章后，发现这篇比较容易理解 C#可调用的深度学习框架： 1.Accord.net 2.Caffe 官方网站：http://caffe.berkeleyvision.org/ 3.cc(基于Caffe) CC的特性有： 支持最新的人脸识别训练，Center Loss 支持目标检测训练，SSD 支持CPU、GPU、Win32、x64 支持快速深度学习项目部署，只有极少的依赖项 支持GPU高性能服务，也支持易语言实现GPU高性能服务 支持模型压缩功能 支持LSTM+CTC、多标签，便于OCR、验证码识别 有C++、C#、...