ML.NET 0.2 已发布，ML.NET 是一个跨平台的开源机器学习框架，旨在让 .NET 开发者更快上手机器学习。
ML.NET 允许 .NET 开发者开发他们自己的模型，并将自定义 ML 注入到他们的应用程序中。他们无需开发或调整机器学习模型的专业知识，一切都可在 .NET 中搞定。
最新发布的 0.2 版本更新主要是添加新的 ML 任务，如聚类，使其更容易验证模型；为 ML.NET 示例添加全新的仓库，并解决在 GitHub 中收到的各种问题和反馈。
新的机器学习任务：聚类
聚类是一种无监督的学习任务，它根据它们的特征对各组项目进行分组，并标识哪些项目比其他项目更相似。
在 ML.NET 0.2 中使用聚类的示例 https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/tree/master/samples/getting-started/Clustering_Iris
使用交叉验证和训练测试更容易地进行模型验证
使用 ML.NET 0.2，现在可以使用交叉验证，这里有一个很好的示例。
训练测试是在单独数据集上测试模型的便捷方法，在此查看示例用法。
源码下载和发布说明：https://github.com/dotnet/machinelearning/releases/tag/v0.2.0