摘要：ML.NET 是一个开源的机器学习框架，专为 .NET 开发者设计，提供了丰富的机器学习算法，支持多种机器学习任务。以下是 ML.NET 中一些主要的机器学习算法分类及其具体算法：

ML.NET 是一个开源的机器学习框架，专为 .NET 开发者设计，提供了丰富的机器学习算法，支持多种机器学习任务。以下是 ML.NET 中一些主要的机器学习算法分类及其具体算法：

Averaged Perceptron：一种简单的线性分类器。

**Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA)**：用于逻辑回归和线性支持向量机的优化算法。

FastTree：基于树的分类器。

LightGBM：一种高效的梯度提升框架。

Logistic Regression：使用 L-BFGS 优化的逻辑回归。

LightGBM Multiclass：用于多类分类的 LightGBM 算法。

Naive Bayes：基于贝叶斯定理的简单分类器。

One-Versus-All：将多类分类问题转化为多个二元分类问题。

K-Means：一种经典的聚类算法，用于将数据分成多个簇。

**K-Means++**：K-Means 的改进版本，用于更好的初始质心选择。

ML.NET 的设计使得开发者可以轻松地选择和应用这些算法，以解决不同的机器学习问题。通过 ML.NET，.NET 开发者可以在不离开 .NET 生态系统的情况下，构建和部署自定义的机器学习模型。

来源：opendotnet