ML03 利用Accord 进行机器学习的第一个小例子

01 安装 Visual studio 2017.

 不具备安装这个的话，也可安装，Microsoft Visual Studio Express (or equivalent)

02 创建 C# 的 控制台程序

03 添加 Accord 库

 03  让机器学习『异或』的逻辑

不需要在代码里写出来异或的程序逻辑，告诉机器 异或的输入和输出（其实就是一个监督学习，训练的过程），机器就自己学习会了异或逻辑。

上代码：

using System;
using Accord.Controls;
using Accord.MachineLearning.VectorMachines;
using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;
using Accord.Math;
using Accord.Statistics.Kernels;
using Accord.Math.Optimization.Losses;
using Accord.Statistics;

namespace SampleApplication1
{
    class Program
    {
        [MTAThread]
        static void Main(string[] args)
        {
            double[][] inputs =
            {
                /* 1.*/ new double[] { 0, 0 },
                /* 2.*/ new double[] { 1, 0 }, 
                /* 3.*/ new double[] { 0, 1 }, 
                /* 4.*/ new double[] { 1, 1 },
            };

            int[] outputs =
            { 
                /* 1. 0 xor 0 = 0: */ 0,
                /* 2. 1 xor 0 = 1: */ 1,
                /* 3. 0 xor 1 = 1: */ 1,
                /* 4. 1 xor 1 = 0: */ 0,
            };

            // Create the learning algorithm with the chosen kernel
            var smo = new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>()
            {
                Complexity = 100 // Create a hard-margin SVM 
            };

            // Use the algorithm to learn the svm
            var svm = smo.Learn(inputs, outputs);

            // Compute the machine's answers for the given inputs
            bool[] prediction = svm.Decide(inputs);

            // Compute the classification error between the expected 
            // values and the values actually predicted by the machine:
            double error = new AccuracyLoss(outputs).Loss(prediction);

            Console.WriteLine("Error: " + error);

            // Show results on screen 
            ScatterplotBox.Show("Training data", inputs, outputs);
            ScatterplotBox.Show("SVM results", inputs, prediction.ToZeroOne());

            Console.ReadKey();
        }
    }
}

04  运行搞定

 本文的源代码：

 链接：https://pan.baidu.com/s/1gfrQyPX 

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