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### 使用 .NET 进行机器学习 #### ML.NET 和 Azure ML 的集成支持 在 Azure ML 上,通过 .NET 可以完成机器学习的整个流程。这不仅增强了 .NET 开发者和团队的信心,也使得 .NET 成为了一个全面的解决方案来处理机器学习/深度学习项目[^1]。 #### 利用 ML.NET 构建模型 对于想要使用 C# 或其他 .NET 支持的语言来进行机器学习的应用开发者来说,ML.NET 是一个重要工具。该框架允许用户定义并训练自己的机器学习模型,并提供了一系列预构建算法,比如线性回归、决策树以及随机森林等[^2]。 ```csharp // 定义数据类用于加载和预测的数据结构 public class HousingData { public float Size { get; set; } [ColumnName("Label")] public float Price { get; set; } } var mlContext = new MLContext(); IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<HousingData>("data.csv", separatorChar: ','); var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "Size") .Append(mlContext.Regression.Trainers.Sdca(labelColumn: "Price")); var model = pipeline.Fit(dataView); ``` #### 自定义与扩展能力 借助于 Azure AI 提供的强大定制化功能,能够依据具体业务需求对模型进行精细调整。Azure Machine Learning 平台让用户可以在云环境中自定义训练过程,并利用平台的基础架构实现高效部署和服务扩展。这意味着除了可以直接运用现成的模型之外,还能够在特定应用场景下做出相应改变[^3]。
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