文章目录 ML.NET库学习009：花卉图像分类模型进行图像分类训练的实现功能分析代码结构核心组件示例输出代码实现详细步骤说明注意事项 进行图像分类预测的实现主要目的原理概述实现的主要功能主要流程步骤使用的主要函数和方法关键技术功能详细解读（1）模型加载与预测引擎创建（2）图像数据读取（3）单次预测与性能测量（4）批量预测 实现步骤分步骤数据结构设计 关键技术1. 数据结构与内容说明2. 样本数据清洗方法3...

文章目录 ML.NET库学习011：基于YOLO目标检测算法的图像处理系统项目主要目的和原理主要功能主要原理 项目结构主要文件和类 关键技术实现步骤1. 初始化2. 加载数据3. 模型加载与推理4. 结果可视化5. 边界框绘制 使用ONNX模型进行目标检测ONNX简介项目目标 使用ONNX模型进行目标检测代码解析类结构与主要方法类定义主要方法解析 数据预处理模型推理 YOLO目标检测后处理项目主要目的和原理...

文章目录 ML.NET库学习010：URL是否具有恶意性分类 项目主要目的和原理 项目概述 主要功能和步骤 总结 数据集地址 ML.NET库学习010：URL是否具有恶意性分类 项目主要目的和原理 项目主要目的： 本项目的目的是通过分析URL的特征，构建一个机器学习模型来判断给定的URL是否具有恶意性。这有助于识别潜在的网络威胁，如钓鱼网站、病毒传播等，从而提高网络安全水平。 工作原理： 数据获取与预处理：...

文章目录 ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要 主要功能与模块数据准备机器学习工作流 代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测 实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化 项目优势LightGBM 分类器原理说明总结 ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测 概述 本项目使用 C...

文章目录 ML.NET库学习007：从SQL数据库中流式读取数据并进行预测分析 项目主要目的和原理 项目概述 实现的主要功能 主要流程步骤 使用的主要函数方法 关键技术 主要功能和步骤 功能详细解读 实现步骤分步骤 代码结构及语法解读 使用机器学习进行特征工程：从类别到数值的转换与文本特征提取 主要目的 原理 整体流程 使用的主要函数 步骤一：类别变量编码 步骤二：文本特征提取 步骤三：特征拼接 总结 ML...