在Accord中，我应该使用什么来进行非线性向量回归？谢谢（训练输入是double[][]，训练输出是double[]，而不是int[]）

回答：

Accord.NET为回归问题提供了支持向量机学习算法，具体在SequentialMinimalOptimizationRegression类中。关于这个主题的示例应用可以在示例应用的wiki页面中找到示例应用。

以下是如何使用它的示例：

// 示例回归问题。假设我们试图建模以下方程：f(x, y) = 2x + ydouble[][] inputs = // (x, y){    new double[] { 0,  1 }, // 2*0 + 1 =  1    new double[] { 4,  3 }, // 2*4 + 3 = 11    new double[] { 8, -8 }, // 2*8 - 8 =  8    new double[] { 2,  2 }, // 2*2 + 2 =  6    new double[] { 6,  1 }, // 2*6 + 1 = 13    new double[] { 5,  4 }, // 2*5 + 4 = 14    new double[] { 9,  1 }, // 2*9 + 1 = 19    new double[] { 1,  6 }, // 2*1 + 6 =  8};double[] outputs = // f(x, y){    1, 11, 8, 6, 13, 14, 20, 8};// 创建顺序最小优化教师var learn = new SequentialMinimalOptimizationRegression<Polynomial>(){    Kernel = new Polynomial(degree: 2)}// 使用教师学习一个新机器var svm = teacher.Learn(inputs, outputs);// 计算一个特定例子的答案double fxy = machine.Transform(inputs[0]); // 1.0003849827673186// 计算所有例子的答案 double[] fxys = machine.Transform(inputs);