M03 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[] { ,  },
                 /* 2.*/ new double[] { ,  },
                 /* 3.*/ new double[] { ,  },
                 /* 4.*/ new double[] { ,  },
             };

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

             // Create the learning algorithm with the chosen kernel
             var smo = new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>()
             {
                 Complexity =  // 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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