机器学习框架ML.NET学习笔记基本概念
Posted 移动开发和人工智能
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习框架ML.NET学习笔记基本概念相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、序言
微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本，2019年5月发布1.0版本。期间各版本之间差异（包括命名空间、方法等）还是比较大的，随着1.0版发布，应该是趋于稳定了。之前在园子里也看到不少相关介绍的文章，对我的学习提供了不少帮助。由于目前资料不是很丰富，所以学习过程中也走了不少弯路，本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会，并对一些细节会做详细的解释，希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助。（C#零基础可不行）
二、基本概念
1、什么是机器学习？
定义：一个电脑程序要完成任务（T），如果电脑获取的关于T的经验（E）越多就表现（P）得越好，那么我们就可以说这个程序‘学习’了关于T的经验。
简单解释什么叫“机器的学习”：如果输入的经验越多表现的越好，这就叫“学习”。举个例子：传统的程序逻辑是基于算法的，在算法不变的情况下，程序就是运行100年能力也不会有提升，但机器学习是基于数据（样本）的，在算法不变的情况下，累计的有效数据越多，程序表现能力就越强。
C#高级编程(第11版) C# 7 & .NET Core 2.0（.NET开发经典名著）
京东
以上是关于机器学习框架ML.NET学习笔记基本概念的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章