vb.net2019-Accord.Net机器学习库安装与SVM简单分类

新建一个窗口项目。

PM> Install-Package Accord -Version 3.8.0
正在尝试收集与目标为“.NETFramework,Version=v4.6”的项目“learnai”有关的包“Accord.3.8.0”的依赖项信息
正在尝试解析程序包“Accord.3.8.0”的依赖项，DependencyBehavior 为“Lowest”
正在解析操作以安装程序包“Accord.3.8.0”
已解析操作以安装程序包“Accord.3.8.0”GET https://api.nuget.org/v3-flatcontainer/accord/3.8.0/accord.3.8.0.nupkgOK https://api.nuget.org/v3-flatcontainer/accord/3.8.0/accord.3.8.0.nupkg 84ms
正在安装 Accord 3.8.0。
正在将程序包“Accord.3.8.0”添加到文件夹“E:\pro\books\AI_.net\src\AI_learn\learnai\packages”
已将程序包“Accord.3.8.0”添加到文件夹“E:\pro\books\AI_.net\src\AI_learn\learnai\packages”
已将程序包“Accord.3.8.0”添加到“packages.config”
已将“Accord 3.8.0”成功安装到 learnaiPM> Install-Package Accord.MachineLearning
PM> Install-Package Accord.Controls

先从C#程序开始，建立一个c#控制台程序，注意引入System.Windows.Forms

using System;
using Accord.Controls;
using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;
using Accord.Math.Optimization.Losses;
using Accord.Statistics;
using Accord.Statistics.Kernels;namespace GettingStarted
{class Program{[MTAThread]static void Main(string[] args){double[][] inputs ={/* 1.*/ new double[] { 0, 0 },/* 2.*/ new double[] { 1, 0 }, /* 3.*/ new double[] { 0, 1 }, /* 4.*/ new double[] { 1, 1 },};int[] outputs ={ /* 1. 0 xor 0 = 0: */ 0,/* 2. 1 xor 0 = 1: */ 1,/* 3. 0 xor 1 = 1: */ 1,/* 4. 1 xor 1 = 0: */ 0,};// Create the learning algorithm with the chosen kernelvar smo = new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>(){Complexity = 100 // Create a hard-margin SVM };// Use the algorithm to learn the svmvar svm = smo.Learn(inputs, outputs);// Compute the machine's answers for the given inputsbool[] 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();}}
}

下面是vb.net版本的

    Imports Accord.ControlsImports Accord.MachineLearning.VectorMachines.LearningImports Accord.Math.Optimization.LossesImports Accord.StatisticsImports Accord.Statistics.KernelsImports SystemPublic Class Form1'异或运算的SVM分类'定义样本Dim inputs As Double()() ={New Double() {0, 0},New Double() {1, 0},New Double() {0, 1},New Double() {1, 1}}Dim outputs As Integer() ={0,' 1. 0 Xor 0 = 01, ' 2. 1 Xor 0 = 11,' 3. 0 Xor 1 = 10' 4. 1 Xor 1 = 0}'创建高斯核的SVM分类Dim smo As New SequentialMinimalOptimization(Of Gaussian)Private Sub Button1_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button1.Clicksmo.Complexity = 100Dim svm = smo.Learn(inputs, outputs)Dim prediction As Boolean() = svm.Decide(inputs)Dim trainError As Double = New AccuracyLoss(outputs).Loss(prediction)Label1.Text = "Error: " + Str(trainError)ScatterplotBox.Show("Training data", inputs, outputs)ScatterplotBox.Show("SVM results", inputs, prediction.ToZeroOne())End Sub

下面的示例演示了泛型类的主干定义。

Public Class classHolder(Of t)Public Sub processNewItem(ByVal newItem As t)Dim tempItem As t' Insert code that processes an item of data type t.End Sub
End Class

在上面的主干中， t 是一个类型形参，即你在声明此类时提供的数据类型的占位符。在代码中的其他地方，可以通过为 classHolder 提供不同的数据类型来声明不同版本的 t 下面的示例演示了两个此类声明。

Public integerClass As New classHolder(Of Integer)
Friend stringClass As New classHolder(Of String)

上面的语句声明了构造类，在这些类中，特定的类型替换了类型形参。此类替换会在构造类中的代码内进行传播。下面的示例显示了 processNewItem 过程在 integerClass中的外观。

Public Sub processNewItem(ByVal newItem As Integer)Dim tempItem As Integer' Inserted code now processes an Integer item.
End Sub

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