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Jupyter與C#在機(jī)器學(xué)習(xí)中的結(jié)合

c#
小樊
82
2024-09-04 14:13:45
欄目: 編程語言

Jupyter Notebook 是一個(gè)交互式編程環(huán)境，支持多種編程語言，包括 C#

要在 Jupyter Notebook 中使用 C# 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，你需要安裝 .NET Interactive 和 ML.NET。以下是具體步驟：

  1. 安裝 .NET Core SDK：訪問 https://dotnet.microsoft.com/download 下載并安裝適合你操作系統(tǒng)的 .NET Core SDK。

  2. 安裝 Jupyter Notebook：請參考 Jupyter 官方文檔（https://jupyter.org/install）進(jìn)行安裝。

  3. 安裝 .NET Interactive：打開命令提示符或終端，運(yùn)行以下命令：

dotnet tool install -g Microsoft.dotnet-interactive
  1. 安裝 ML.NET：在命令提示符或終端中運(yùn)行以下命令：
dotnet new tool-manifest
dotnet tool install mlnet
  1. 創(chuàng)建一個(gè)新的 Jupyter Notebook 文件，并在第一個(gè)代碼單元格中輸入以下內(nèi)容：
!dotnet-interactive jupyter install

運(yùn)行該單元格后，你將能夠在 Jupyter Notebook 中使用 C# 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

接下來，你可以使用 ML.NET 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。以下是一個(gè)簡單的線性回歸示例：

#r "nuget:Microsoft.ML"
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

// 加載數(shù)據(jù)集
var context = new MLContext();
var dataView = context.Data.LoadFromTextFile<IrisData>("iris-data.txt", separatorChar: ',');

// 定義管道
var pipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
    .Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
    .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
    .Append(context.MulticlassClassification.Trainers.SdcaNonCalibrated())
    .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

// 訓(xùn)練模型
var model = pipeline.Fit(dataView);

// 預(yù)測
var predictionEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<IrisData, IrisPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(new IrisData { SepalLength = 6.3f, SepalWidth = 2.5f, PetalLength = 5.0f, PetalWidth = 1.9f });

Console.WriteLine($"Predicted label: {prediction.PredictedLabel}");

這個(gè)示例使用了 ML.NET 的線性回歸算法對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。你可以根據(jù)自己的需求修改代碼，實(shí)現(xiàn)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。

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