ML.NET 中的机器学习算法
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内容提要
ML.NET 是一个开源机器学习框架，专为 .NET 开发者设计，支持多种算法和机器学习任务，便于模型的构建与部署。
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关键要点
- ML.NET 是一个开源机器学习框架，专为 .NET 开发者设计。
- ML.NET 提供了丰富的机器学习算法，支持多种机器学习任务。
- 二元分类算法包括 Averaged Perceptron、SDCA、FastTree、LightGBM 和 Logistic Regression。
- 多类分类算法包括 LightGBM Multiclass、Naive Bayes 和 One-Versus-All。
- 回归算法包括 L-BFGS Poisson Regression、FastTree Regression、SDCA Regression 和 Ordinary Least Squares。
- 聚类算法包括 K-Means 和 K-Means++。
- 异常检测使用 Randomized PCA。
- 推荐系统使用 Matrix Factorization。
- 排序任务使用 LightGBM Ranking 和 FastTree Ranking。
- ML.NET 使开发者能够轻松选择和应用算法，构建和部署机器学习模型。
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