文件名称：fsharp-ondotnet:.NET 上的 F# Spark 和 ML.NET 示例
文件大小：2.53MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-08-24 02:24:29
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使用 F# 探索 Spark 和 ML.NET 此存储库包含代码 设想 训练和部署机器学习模型，使用诸如严重违规次数、违规类型等特征来预测检查后给予餐厅的分数。 先决条件 项目资产 data - 原始数据集的位置。 Web API - F# Saturn Web API 来托管InspectionModel.zip回归模型。 Domain.fs - 包含模型输入和输出的模式。 Program.fs - Web API 入口点 检查模型.zip - 预测餐厅检查分数的回归模型 data-exploration.dib - 用于探索和可视化数据的 .NET 交互式笔记本。 data.fsx - 用于准备训练数据的 F# 交互式脚本。 machine-learning.fsx - 用于训练回归模型的 F# 交互式脚本。 submit.cmd - 在调试模式下为 Apache S
【文件预览】：
fsharp-ondotnet-main
----.gitignore(7KB)
----data.fsx(3KB)
----README.md(4KB)
----machine-learning.fsx(2KB)
----InspectionModel.zip(1.08MB)
----scratch.fsx(928B)
----webapi()
--------nyc-inspections.fsproj(762B)
--------InspectionModel.zip(1.08MB)
--------Program.fs(1KB)
--------Domain.fs(503B)
----map.html(1.24MB)
----submit.cmd(134B)
----borough.html(2KB)
----data()
--------README.md(20B)
----data-exploration.dib(2KB)