Jupyter与C#在机器学习中的结合

Jupyter Notebook 是一个交互式编程环境，支持多种编程语言，包括 C#

要在 Jupyter Notebook 中使用 C# 进行机器学习，你需要安装 .NET Interactive 和 ML.NET。以下是具体步骤：

1. 安装 .NET Core SDK：访问 https://dotnet.microsoft.com/download 下载并安装适合你操作系统的 .NET Core SDK。

2. 安装 Jupyter Notebook：请参考 Jupyter 官方文档（https://jupyter.org/install）进行安装。

3. 安装 .NET Interactive：打开命令提示符或终端，运行以下命令：

dotnet tool install -g Microsoft.dotnet-interactive 

4. 安装 ML.NET：在命令提示符或终端中运行以下命令：

dotnet new tool-manifest dotnet tool install mlnet 

5. 创建一个新的 Jupyter Notebook 文件，并在第一个代码单元格中输入以下内容：

!dotnet-interactive jupyter install 

运行该单元格后，你将能够在 Jupyter Notebook 中使用 C# 进行机器学习。

接下来，你可以使用 ML.NET 进行机器学习任务。以下是一个简单的线性回归示例：

#r "nuget:Microsoft.ML" using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data;  // 加载数据集 var context = new MLContext(); var dataView = context.Data.LoadFromTextFile<IrisData>("iris-data.txt", separatorChar: ',');  // 定义管道 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"));  // 训练模型 var model = pipeline.Fit(dataView);  // 预测 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}"); 

这个示例使用了 ML.NET 的线性回归算法对鸢尾花数据集进行分类。你可以根据自己的需求修改代码，实现不同的机器学习任务。