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 }); }