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园子里介绍Accord.NET的文章不少，但是具体讲如何使用的反而不多，可能跟.NET在机器学习领域应用不多有关。诚然，如果做项目的话，可能用Python更好一些，但是如果把了解Accord.NET作为进入机器学习领域的一个接入点，对于.NET开发者来说可能更合适，并且Accord.NET还在不断的更新，源代码的注释和测试都很详细，配合自身的Samples，做一些简单的应用开发，还是很快的。所以权当作学习笔记，来入门使用Accord.NET。
1.本系列使用的资料
Accord.NET官网：http://accord-framework.net/index.html
Accord.NET的Github页面：https://github.com/accord-net/framework
入门用到的资料全部来源以上两个链接，源码可以在Github上下载，介绍Accord.NET的可以在官网上看看，总之Accord.NET是持续更新，有真实案例应用的开源项目。
2.临门一脚
安装Accord.NET，可以通过NuGet添加。但是这里，我们把源码的有关工程在本地编译成功，这样也更方便学习。本地编译的话，需要根据使用的VS版本，下载不同的Accord版本，现在最新的发行版是3.6.0，但是3.4.0及以后的版本更新到.NET4.6和VS2015了。这个在Github介绍页面上有，其实如果用的是比较新的VS(2017/2015)，可以下载最新的版本，如果是VS2013，就下载3.3.0版本。
在机器学习方面，Accord.NET都遵循同一个模式：
--选择合适的学习算法，学习算法都有Learn(x,y)/Learn(x)函数；
--用Learn函数和训练数据创建模型；
--用模型的Transform/Decide/Scores/Probabilities/LogLikelihoods方法预测。
这个套路在学习源码和例程时会经常看到。我还是先打开Accord的源码吧。
所有的发行版的Github链接：https://github.com/accord-net/framework/releases
我下载了Accord.NET-3.3.0-archive.rar，下载后直接解压即可。
解压后，Sources是源代码，Samples就是自带的示例程序，大多数都是WinForm。打开Sources文件夹中的Accord.NET.sln和Samples文件夹中的Samples.sln，就打开了源代码工程和示例工程，至此也算进入了Accord.NET的大门了。
