private void LoadClassificacao()
{
var modelo = Application.ResultadoXOR.Melhor.W;
var classes = new List <MVector>(DadosXor.classesSeq);
var dados = new List <Algoritmo.Par>(DadosXor.dadosSeq);
var cores = new Dictionary <MVector, Color>
{
{ classes[0], Color.Red },
{ classes[1], Color.Blue },
};
//Algoritmo.resultado(
var pixelsFundo = Enumerable
.Range(0, 100)
.Select(x =>
Enumerable
.Range(0, 100)
.Select(y => new Point(x, y)))
.SelectMany(e => e)
.ToList();
CoresFundo = pixelsFundo
.Select(p => new PointColor
{
Point = p,
Color = cores.TryGetValue(Algoritmo.resultado(modelo, MVector.Build.Dense(new[] { p.X / 100.0d, p.Y / 100.0d })), out var v) ? v : Color.White
})
private void LoadRegressao()
{
var w = Application.ResultadoRegressao.Melhor.W;
PontosRegressao = Enumerable
.Range(0, 500)
.Select(n => new PointColor
{
Point = new Point(n, (int)(Algoritmo.resultado(w, MVector.Build.Dense(new[] { n / 10.0 }))[0])),
Color = Color.Red
});
PontosFuncao = Enumerable
.Range(0, 500)
.Select(n => new PointColor
{
Point = new Point(n, (int)(AlgoritmoRegressao.funcao(n / 10.0))),
Color = Color.Blue
});
}
