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ML.NET是一个开源的、跨平台的机器学习框架，旨在帮助.NET开发人员轻松地将机器学习集成到.NET应用程序中，无需任何先前的机器学习经验。它支持自动机器学习、扩展性和可信赖性，适用于情感分析、价格预测、欺诈检测等应用场景。

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ML简介

ML.NET 是适用于 .NET 的机器学习框架。ML.NET 支持使用自定义模型进行情绪分析、价格预测、欺诈检测等。

什么是”ML”？

ML.NET是一个开源的、跨平台的机器学习框架，旨在帮助.NET开发人员轻松地将机器学习集成到.NET应用程序中，无需任何先前的机器学习经验。

“ML”有哪些功能？

1. 使用现有的.NET技能进行开发：ML.NET允许您利用现有的.NET技能，使用C#或F#轻松地创建自定义的机器学习模型，无需离开.NET生态系统。
2. 自动机器学习（AutoML）：ML.NET提供了AutoML和高效的工具，帮助您轻松构建、训练和部署高质量的自定义机器学习模型。
3. 扩展性：ML.NET允许您利用其他流行的机器学习库，如Infer.NET、TensorFlow和ONNX，以实现更多的机器学习场景。
4. 可信赖性和可扩展性：ML.NET是由微软认可的产品，被广泛应用于Power BI、Microsoft Defender、Outlook和Bing等知名产品中。

应用场景：

1. 情感分析：通过ML.NET，您可以训练模型来分析文本的情感，例如判断一段文本是积极的还是消极的。
2. 价格预测：利用ML.NET，您可以构建模型来预测商品或股票的价格走势，帮助您做出更明智的投资决策。
3. 欺诈检测：ML.NET可以帮助您构建模型来检测欺诈行为，例如信用卡欺诈或网络诈骗。

“ML”如何使用？

1. 安装ML.NET：使用NuGet包管理器或.NET CLI安装ML.NET。
2. 创建ML Context：使用MLContext类创建一个ML上下文对象。
3. 准备数据：从文本文件或其他数据源中读取输入数据。
4. 构建数据处理和训练管道：使用MLContext的Transforms和Trainers类构建数据处理和训练管道。
5. 训练模型：使用Fit方法训练模型。
6. 进行预测：使用CreatePredictionEngine方法创建一个预测引擎，并使用Predict方法进行预测。

ML官网入口网址

https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet

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