C++ の機械学習: C++ で一般的な機械学習アルゴリズムを実装するためのガイド

#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;
}

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
// ...

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
// ...