Jupyter Notebook 是一個交互式編程環境，支持多種編程語言，包括 C#

要在 Jupyter Notebook 中使用 C# 進行機器學習，你需要安裝 .NET Interactive 和 ML.NET。以下是具體步驟：

1. 安裝 .NET Core SDK：訪問 https://dotnet.microsoft.com/download 下載并安裝適合你操作系統的 .NET Core SDK。

2. 安裝 Jupyter Notebook：請參考 Jupyter 官方文檔（https://jupyter.org/install）進行安裝。

3. 安裝 .NET Interactive：打開命令提示符或終端，運行以下命令：

dotnet tool install -g Microsoft.dotnet-interactive

4. 安裝 ML.NET：在命令提示符或終端中運行以下命令：

dotnet new tool-manifest
dotnet tool install mlnet

5. 創建一個新的 Jupyter Notebook 文件，并在第一個代碼單元格中輸入以下內容：

!dotnet-interactive jupyter install

運行該單元格后，你將能夠在 Jupyter Notebook 中使用 C# 進行機器學習。

接下來，你可以使用 ML.NET 進行機器學習任務。以下是一個簡單的線性回歸示例：

#r "nuget:Microsoft.ML"
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

// 加載數據集
var context = new MLContext();
var dataView = context.Data.LoadFromTextFile<IrisData>("iris-data.txt", separatorChar: ',');

// 定義管道
var pipeline = context.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
    .Append(context.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
    .Append(context.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
    .Append(context.MulticlassClassification.Trainers.SdcaNonCalibrated())
    .Append(context.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

// 訓練模型
var model = pipeline.Fit(dataView);

// 預測
var predictionEngine = context.Model.CreatePredictionEngine<IrisData, IrisPrediction>(model);
var prediction = predictionEngine.Predict(new IrisData { SepalLength = 6.3f, SepalWidth = 2.5f, PetalLength = 5.0f, PetalWidth = 1.9f });

Console.WriteLine($"Predicted label: {prediction.PredictedLabel}");

這個示例使用了 ML.NET 的線性回歸算法對鳶尾花數據集進行分類。你可以根據自己的需求修改代碼，實現不同的機器學習任務。