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("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(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。