Apprentissage automatique en C++ : un guide pour la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique courants en C++

En C++, la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique comprend : Régression linéaire : utilisée pour prédire des variables continues, les étapes comprennent le chargement des données, le calcul des poids et des biais, la mise à jour des paramètres et la prédiction. Régression logistique : utilisée pour prédire des variables discrètes. Le processus est similaire à la régression linéaire, mais utilise la fonction sigmoïde pour la prédiction. Machine à vecteurs de support : un puissant algorithme de classification et de régression qui implique le calcul de vecteurs de support et la prédiction d'étiquettes.

Guide de l'apprentissage automatique en technologie C++

L'apprentissage automatique est la science qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir des données. La mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique en C++ tire parti de sa puissante puissance de calcul et de ses capacités de gestion de la mémoire.

1. Régression linéaire

La régression linéaire est un algorithme de prédiction de variables continues. Le code suivant montre les étapes pour implémenter la régression linéaire en utilisant C++ :

#include <vector>

using namespace std;

class LinearRegression {
public:
  // 模型参数
  vector<double> weights_;
  vector<double> bias_;

  // 训练模型
  void Train(const vector<vector<double>>& features, const vector<double>& labels) {
    // 计算权重和偏差
    // ...

    // 更新权重和偏差
    weights_ = w;
    bias_ = b;
  }

  // 预测新数据
  double Predict(const vector<double>& features) {
    double prediction = 0;
    for (int i = 0; i < features.size(); i++) {
      prediction += features[i] * weights_[i];
    }
    prediction += bias_;
    return prediction;
  }
};

// 实战案例：预测房价
int main() {
  // 加载数据
  vector<vector<double>> features = {{1200, 2}, {1400, 3}, {1600, 4}};
  vector<double> labels = {200000, 250000, 300000};

  // 创建线性回归模型
  LinearRegression model;

  // 训练模型
  model.Train(features, labels);

  // 预测新的房价
  double prediction = model.Predict({1500, 3});
  cout << "预测房价：" << prediction << endl;
  return 0;
}

2 Régression logistique

La régression logistique est un algorithme de prédiction de variables discrètes. Le processus de mise en œuvre est similaire à la régression linéaire :

class LogisticRegression {
public:
  // 模型参数
  vector<double> weights_;
  vector<double> bias_;

  // ...

  // 预测新数据（sigmoid 函数）
  double Predict(const vector<double>& features) {
    double prediction = 0;
    // ...
    prediction = 1 / (1 + exp(-prediction));
    return prediction;
  }
};

// 实战案例：预测电子邮件垃圾邮件
// ...

3. Machine à vecteurs de support

La machine à vecteurs de support est un algorithme puissant de classification et de régression. Ce qui suit montre une implémentation simple de SVM :

class SupportVectorMachine {
public:
  // ...

  // 训练模型
  void Train(const vector<vector<double>>& features, const vector<int>& labels) {
    // 计算支持向量
    // ...

    // ...
  }

  // 预测新数据
  int Predict(const vector<double>& features) {
    // ...
    return label;
  }
};

// 实战案例：图像分类
// ...

Conclusion

En tirant parti des atouts du C++, les développeurs peuvent implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique facilement et efficacement. Ces algorithmes ont été largement utilisés dans diverses applications pratiques telles que la prédiction, la classification et le traitement d'images.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!