Преглед на C ++ библиотеката за машинно обучение

В тази статия ще видим очертание на библиотеката C ++ за машинно обучение. Машинното обучение с C ++ е интересна област, тъй като само няколко разработчици имат знания за него. C ++ е първият език, използван от максимум кодери. За машинно обучение разработчиците използват или Python или R език за програмиране, тъй като това е чудесна алтернатива, когато става дума за анализ на данни, тъй като Python има много модули. C ++ може да се използва и за машинно обучение, но не е лесно като Python.

Концепции за машинно обучение C ++

За да започнете да се чувствате удобно с машинното обучение, трябва да имате знания за следните понятия:

  • Програмни езици
  • Линейна алгебра
  • Статистика
  • вероятност
  • смятане

Нека обсъдим подробно всеки от тях.

1. Езици за програмиране

За да внедрите алгоритмите за машинно обучение във вашия софтуерен продукт или машина, трябва да сте запознати с езици за програмиране като Python, R и др. Важно е да имате стабилни познания за тези езици, тъй като те се използват за реализиране на цялостен процес на машинно обучение. И двете са лесни за научаване и изпълнение, тъй като имат вградени библиотечни модули, които правят целия процес по-лесен и по-бърз от всеки друг език.

2. Линейна алгебра

Всички сме изучавали линейна алгебра в училищно време, тъй като тя е центърът на всички операции, които можете да извършвате по математика. Широко използван в реалния живот и добър пример. Използва се в науката и технологиите, което ни дава възможност да извършваме различни естествени операции с ефективност с линеен набор от уравнения, за да можем да изчислим продукцията, а също така и за бъдещи прогнози. Матриците, векторите и линейните трансформации се разглеждат с линейна алгебра. Използва се за извършване и трансформиране на различни операции върху набора от данни.

3. Статистика

Статистиката е и най-важната част не само от машинното обучение, но и от всеки аспект от реалния живот. Това е математически клон, който се занимава с превръщането на всякакви необработени данни в полезна информация като изход. Само малка извадка от набора от данни може да даде голяма информация в резултатите, използвайки инструмент за статистика. Най-вече статистиката е свързана с интерпретирането, организирането, събирането, показването, анализирането и представянето на данни.

4. Вероятност

Това се използва широко в машинното обучение, защото можете да гарантирате какво ще се случи след това, когато дадете някакъв принос във вашия софтуер или обмислите някакви явления, но винаги можете да предскажете какво може да се случи на определено ниво или можем да кажем какво най-вероятно ще се случи, че е вероятност, означава, че нещо е на път да се случи. Помага при прогнозиране на най-приятния резултат от всяко събитие. Като резултат от вероятността винаги ще лежи между 0 и 1, където 0 опровергава невъзможно събитие, а 1 опровергава сигурност.

5. Изчисляване

Изчисляването е най-неразделната част от всеки процес на машинно обучение, тъй като звучи, означава изчисляване. Той е свързан с непрекъсната промяна в математическите изчисления. Той има две части, едната е интегрална, докато другата е диференциално смятане. Изчисляването се използва широко за разработване на модел на машинно обучение. С наличието на големи набори от данни, машина може да бъде проектирана чрез извършване на непрекъснати изчисления на набори от данни.

Препоръчителни статии

Това е ръководство за библиотеката за машинно обучение C ++. Тук също обсъждаме прегледа на C ++ библиотеката за машинно обучение, заедно с неговата концепция. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече -

  1. Машинно обучение за наука на данни
  2. Модели за машинно обучение
  3. Машинно библиотечно обучение
  4. Какво е машинно обучение?

Категория:

Разработване на софтуер