X=[]
Y=[]
# read the training data
with open('spambase.data') as f:
for line in f:
curr = 1ine.split(',')
new_curr = [1]
for item in curr[:len(curr) - 1]:
new_curr.append(float(item))
X.append(new_curr)
Y.append([f1oat(curr[-1])])
X = np.array(X)
X = preprocessing.scale(X) # feature scaling
Скрин кода
Мне нужно перевести код с Python на С#. Понятия не имею что делать с этой частью кода.
Пришлось малость погуглить чтоб выяснить, что значит вот это
X = preprocessing.scale(X)
Оказалось, что речь идет о питоновской библиотеке машинного обучения Scikit-Learn
.
Можно предположить, вы откуда-то взяли пример программы машинного обучения и решили вот таким наивным образом путем "тупого перевода" с одного языка на другой что-то там реализовать. Я вас расстрою, это так не работает. На мой взгляд, у вас 3 возможных реальных сценария дальнейших действий:
1) взять готовую библиотеку типа Accord.NET Framework вдумчиво почитать документацию, скачать и посмотреть примеры, а потом написать свое приложение;
2) воспользоваться вот таким портом Sharpkit.Learn - Machine Learning library for .Net (C#, F#), опять же ознакомиться с доками и потом попробовать "прикрутить" его к своему проекту;
3) попытаться написать самому только обёртку на C# в виде вызовов и чтения выходных данных над этой программой написанной на python.
Выбор за вами.
Виртуальный выделенный сервер (VDS) становится отличным выбором
Есть ли какой-либо мануал более вменяемый чем официальная документация?