https://www.cnblogs.com/shanyou/p/9190701.html

ML.NET以NuGet包的形式提供，可以輕松安裝到新的或現有的.NET應用程序中。

該框架采用了用於其他機器學習庫（如scikit-learn和Apache Spark MLlib）的“管道(LearningPipeline)”方法。數據通過多個階段“傳送”以產生有用的結果（例如預測）。典型的管道可能涉及

1. 加載數據

2. 轉換數據

3. 特征提取/工程

4. 配置學習模型

5. 培訓模型

6. 使用訓練好的模型（例如獲得預測）

管道為使用機器學習模型提供了一個標準API。這使得在測試和實驗過程中更容易切換一個模型。它還將建模工作分解為定義明確的步驟，以便更容易理解現有代碼。scikit-learn庫實現了很多機器學習算法，我們可以多多參考scikit-learn ：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/index.html

如何在應用程序中使用ML.NET？