0.序

園子裏介紹Accord.NET的文章不少，但是具體講如何使用的反而不多，可能跟.NET在機器學習領域應用不多有關。誠然，如果做項目的話，可能用Python更好一些，但是如果把了解Accord.NET作為進入機器學習領域的一個接入點，對於.NET開發者來說可能更合適，並且Accord.NET還在不斷的更新，源代碼的註釋和測試都很詳細，配合自身的Samples，做一些簡單的應用開發，還是很快的。所以權當作學習筆記，來入門使用Accord.NET。

1.本系列使用的資料

Accord.NET官網：http://accord-framework.net/index.html

Accord.NET的Github頁面：https://github.com/accord-net/framework

入門用到的資料全部來源以上兩個鏈接，源碼可以在Github上下載，介紹Accord.NET的可以在官網上看看，總之Accord.NET是持續更新，有真實案例應用的開源項目。

2.臨門一腳

安裝Accord.NET，可以通過NuGet添加。但是這裏，我們把源碼的有關工程在本地編譯成功，這樣也更方便學習。本地編譯的話，需要根據使用的VS版本，下載不同的Accord版本，現在最新的發行版是3.6.0，但是3.4.0及以後的版本更新到.NET4.6和VS2015了。這個在Github介紹頁面上有，其實如果用的是比較新的VS(2017/2015)，可以下載最新的版本，如果是VS2013，就下載3.3.0版本。

在機器學習方面，Accord.NET都遵循同一個模式：

--選擇合適的學習算法，學習算法都有Learn(x,y)/Learn(x)函數；

--用Learn函數和訓練數據創建模型；

--用模型的Transform/Decide/Scores/Probabilities/LogLikelihoods方法預測。

這個套路在學習源碼和例程時會經常看到。我還是先打開Accord的源碼吧。

所有的發行版的Github鏈接：https://github.com/accord-net/framework/releases

我下載了Accord.NET-3.3.0-archive.rar，下載後直接解壓即可。

解壓後，Sources是源代碼，Samples就是自帶的示例程序，大多數都是WinForm。打開Sources文件夾中的Accord.NET.sln和Samples文件夾中的Samples.sln，就打開了源代碼工程和示例工程，至此也算進入了Accord.NET的大門了。

Accord.NET入門