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机器学习框架 ML.NET 项目介绍

ML.NET 简介

ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，专为 .NET 开发。这个框架允许开发者在不需要掌握机器学习开发的专业知识或学习其他编程语言（如 Python 或 R）的情况下，构建、训练、部署以及在 .NET 应用程序中使用自定义模型。ML.NET 提供了从文件和数据库加载数据、数据转换，以及多种机器学习算法的支持。

通过 ML.NET，开发者可以为不同的场景训练模型，例如分类、预测和异常检测。同时，ML.NET 可以支持 TensorFlow 和 ONNX 模型的使用，使得框架的扩展性更强，并且增加了支持的应用场景。

开始使用 ML.NET

若想进一步了解 ML.NET 的基础，可以参考各种文档和教程。开发者可以通过快速入门教程构建他们的第一个 ML.NET 模型，并使用文档和示例代码库来学习如何在实践中应用这个框架。此外，社区样本和视频教程也是很好的学习资源。

支持的操作系统和处理器架构

ML.NET 可以运行在 Windows、Linux 和 macOS 系统上，并支持使用 .NET Core 或 .NET Framework（推荐版本为 4.7.2 及以上）。此外，ML.NET 也兼容 ARM64、Apple M1 以及 Blazor Web Assembly。但需注意部分功能在某些平台上存在限制。

在 64 位平台上，ML.NET 全面支持。而在 32 位 Windows 系统上，除了 TensorFlow 和 LightGBM 功能外，其他功能同样得到支持。

ML.NET 的使用

首先，开发者需要确保安装了 .NET Core 2.1 或更高版本。安装成功后，可以通过 .NET Core CLI 或 NuGet Package Manager 来添加 ML.NET 的 NuGet 包到应用程序中。此外，Visual Studio 的 NuGet 包管理器和 Paket 也是可行的安装途径。

构建和贡献

对于开发人员或贡献者，他们可以通过开发指南来了解如何从源码构建 ML.NET。项目非常欢迎各类贡献，且制定了详细的贡献指南。开发者也可以通过 Discord 加入社区，参与社区活动。

示例代码

以下是一个使用 ML.NET 训练文本情感分析模型的代码片段。这个示例通过从文本样本中提取特征，利用二元分类算法训练模型，再使用模型进行预测：

var dataPath = "sentiment.csv";
var mlContext = new MLContext();
var loader = mlContext.Data.CreateTextLoader(new[]
    {
        new TextLoader.Column("SentimentText", DataKind.String, 1),
        new TextLoader.Column("Label", DataKind.Boolean, 0),
    },
    hasHeader: true,
    separatorChar: ',');
var data = loader.Load(dataPath);
var learningPipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", "SentimentText")
        .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree());
var model = learningPipeline.Fit(data);

模型训练完成后，可以执行预测操作：

var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<SentimentData, SentimentPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(new SentimentData
{
    SentimentText = "Today is a great day!"
});
Console.WriteLine("prediction: " + prediction.Prediction);