在今年的 Build 大会上，微软首次发布了 ML.NET。ML.NET 是开源的、跨平台的以及运行在.NET 上的机器学习框架。微软的 Ankit Asthana宣布该项目已经完成了第二版的开发。第二版增加了几个新功能，包括名为集群的新机器学习任务，交叉验证和训练- 测试，以及一个GitHub 上的新 repo ，演示了如何同时使用新功能和已有功能。
ML.NET 0.2 所做的改变之一是它支持从对象集中加载数据集，之前这些数据只能从一个限定的文本文件中加载。另一个新增功能是交叉验证，这是一种验证机器学习模型性能的方法。交叉验证方法的一个好处是，它不需要与用于创建模型的数据集做分离。相反，它可以将所提供的数据多次划分为不同的训练 - 测试数据组。
ML.NET 0.2 版本新增了一个不断增长的示例代码库，演示了如何使用这个新框架。类别范围从基本示例到学习新概念，以及更大的应用程序（这些应用程序都是应用该技术的完整功能演示）。
ML.NET 支持在 Linux、MacOS 和 Windows 上开发的项目。想开始使用 ML.NET 的开发者可以很容易地通过在 Visual Studio 或者命令行中添加 ML.NET NuGet 包来完成他们的项目。在 ML.NET 0.2 中，微软提供了完整的发行说明，以及一份包含36 个项目的详细清单。
查看英文原文： ML.NET 0.2 Adds Clustering, New Examples
感谢张卫滨对本文的审校。
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