Обзор машинного обучения библиотеки C ++
В этой статье мы увидим план по машинному обучению C ++ Library. Машинное обучение с C ++ - интересная область, потому что об этом знают лишь немногие разработчики. C ++ - это первый язык, используемый максимальным количеством программистов. Для машинного обучения разработчики используют язык программирования Python или R, потому что это отличная альтернатива, когда дело доходит до анализа данных, так как Python имеет множество модулей. C ++ также можно использовать для машинного обучения, но это не так просто, как Python.
Концепции машинного обучения C ++
Чтобы освоиться с машинным обучением, вы должны знать следующие понятия:
- Языки программирования
- Линейная алгебра
- Статистика
- Вероятность
- Исчисление
Давайте обсудим каждый из них подробно.
1. Языки программирования
Чтобы внедрить алгоритмы машинного обучения в свой программный продукт или машину, вы должны быть знакомы с такими языками программирования, как Python, R и т. Д. Важно иметь хорошие знания об этих языках, поскольку они используются для реализации полного процесса машинного обучения. Оба они просты в освоении и внедрении, поскольку имеют встроенные библиотечные модули, которые делают весь процесс проще и быстрее, чем любой другой язык.
2. Линейная алгебра
Мы все изучали линейную алгебру в школьные годы, так как она является центром всех операций, которые вы можете выполнять в математике. Широко используется в реальной жизни и является хорошим примером. Он используется в науке и технике, что дает нам возможность эффективно выполнять различные естественные операции с помощью линейного набора уравнений, которые мы можем вычислить, а также для будущих прогнозов. Матрицы, векторы и линейные преобразования имеют дело с линейной алгеброй. Он используется для выполнения и преобразования различных операций с набором данных.
3. Статистика
Статистика также является наиболее важной частью не только машинного обучения, но и всех аспектов реальной жизни. Это математическая ветвь, которая занимается преобразованием любых необработанных данных в некоторую полезную информацию в качестве вывода. Небольшая выборка из набора данных может дать большую информацию в выводе с использованием инструмента статистики. В основном статистика связана с интерпретацией, организацией, сбором, отображением, анализом и представлением данных.
4. Вероятность
Это широко используется в машинном обучении, потому что вы можете гарантировать, что произойдет дальше, когда вы внесете свой вклад в свое программное обеспечение или рассмотрите какие-либо явления, но вы всегда можете предсказать, что может произойти на определенном уровне, или мы можем сказать, что, скорее всего, произойдет, что вероятность, означает, что что-то должно произойти. Это помогает в прогнозировании наиболее приятного исхода любого события, которое происходит. Как результат вероятность всегда будет лежать между 0 и 1, где 0 не поддается невозможному событию, а 1 не поддается определенности.
5. Исчисление
Исчисление является самой неотъемлемой частью любого процесса машинного обучения, как это звучит, означает расчет. Это связано с непрерывным изменением математических расчетов. Он состоит из двух частей: одна является интегральной, а другая - дифференциальным исчислением. Исчисление широко используется для разработки модели машинного обучения. При наличии больших наборов данных можно спроектировать машину, выполняя непрерывные вычисления для наборов данных.
Рекомендуемые статьи
Это руководство к библиотеке C ++ машинного обучения. Здесь мы также обсудим обзор Машинного обучения C ++ Library и его концепцию. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Машинное обучение данным науки
- Модели машинного обучения
- Библиотеки машинного обучения
- Что такое машинное обучение?