Hands-On Machine Learning with ML.NET

Machine learning (ML) is widely used in many industries such as science, healthcare, and research and its popularity is only growing. In March 2018, Microsoft introduced ML.NET to help .NET enthusiasts in working with ML. With this book, you’ll explore how to build ML.NET applications with the various ML models available using C# code.The book starts by giving you an overview of ML and the types of ML algorithms used, along with covering what ML.NET is and why you need it to build ML apps. You’l

这是一本详细讲解如何使用ML.NET进行机器学习开发的实战指南。本书涵盖了从机器学习的基础知识到高级应用，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式，以及回归算法、分类算法、聚类算法和异常检测算法等多种算法。 书中首先介绍了ML.NET机器学习框架，包括其技术细节、组件和API，并详细讲解了如何使用ML.NET构建智能应用程序。接着，书中深入探讨了模型构建过程，包括了解学习类型、选择合适的算法、训练模型、构建训练集和特征工程等步骤。此外，书中还详细介绍了常见的模型评估方法和模型训练的方法，以及如何使用迁移学习进行自训练，并介绍了ONNX和YOLO模型的基本概念和如何使用它们进行对象检测。 书中还讲解了如何使用随机化PCA训练器进行异常检测，并介绍了特征工程的最佳实践，包括定义特征、特征工程以及特征重要性等方面。此外，书中还讨论了机器学习平台的选择，包括TensorFlow、PyTorch和Keras等平台的优缺点。