using System;

using System.Linq;

using Accord.MachineLearning;

using Accord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;

using Accord.Statistics.Kernels;

​

namespace RakamTahminleyici

{

    class Program

    {

        static void Main(string[] args)

        {

            // Örnek veri kümesini oluşturuyoruz (Örnek olarak elle yazılmış 0-9 rakamları)

            double[][] inputs =

            {

                new double[] {0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1},

                new double[] {0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0},

                // Diğer rakamların resimleri de buraya eklenebilir.

            };

​

            // Veri kümesindeki rakamlara karşılık gelen etiketler (0'dan 9'a kadar)

            int[] labels = { 1, 0, /* Diğer etiketler */ };

​

            // Desteği Vektör Makinesi (Support Vector Machine - SVM) kullanarak modeli oluşturuyoruz.

            var teacher = new MulticlassSupportVectorLearning<Gaussian>()

            {

                Learner = (param) => new SequentialMinimalOptimization<Gaussian>()

                {

                    Complexity = 100 // Uygun bir karmaşıklık seviyesi seçin

                }

            };

​

            // Modeli eğitim verileriyle eğitiyoruz.

            var svm = teacher.Learn(inputs, labels);

​

            // Test için yeni bir veri giriyoruz

            double[] testInput = new double[] { 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1 };

​

            // Modeli kullanarak yeni veriyi tahmin ediyoruz

            int predictedLabel = svm.Decide(testInput);

​

            // Sonuçları ekrana yazdırıyoruz

            Console.WriteLine("Tahmin edilen rakam: " + predictedLabel);

​

            Console.ReadLine();

        }

    }

}

​