Überblick über die C ++ - Bibliothek für maschinelles Lernen
In diesem Artikel sehen wir eine Übersicht über die C ++ - Bibliothek für maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen mit C ++ ist ein interessantes Gebiet, da nur wenige Entwickler Kenntnisse darüber haben. C ++ ist die erste Sprache, die von maximal Codierern verwendet wird. Beim maschinellen Lernen verwenden Entwickler entweder die Programmiersprache Python oder R, da dies eine gute Alternative für die Datenanalyse ist, da Python viele Module enthält. C ++ kann auch zum maschinellen Lernen verwendet werden, ist aber nicht so einfach wie Python.
Konzepte des maschinellen Lernens C ++
Um sich mit maschinellem Lernen vertraut zu machen, müssen Sie Kenntnisse über die folgenden Konzepte haben:
- Programmiersprachen
- Lineare Algebra
- Statistiken
- Wahrscheinlichkeit
- Infinitesimalrechnung
Lassen Sie uns jeden von ihnen im Detail besprechen.
1. Programmiersprachen
Um Algorithmen für maschinelles Lernen in Ihr Softwareprodukt oder Ihre Maschine zu implementieren, müssen Sie mit Programmiersprachen wie Python, R usw. vertraut sein. Es ist wichtig, fundierte Kenntnisse über diese Sprachen zu haben, da diese für die Implementierung eines vollständigen maschinellen Lernprozesses verwendet werden. Beide sind einfach zu erlernen und zu implementieren, da sie über integrierte Bibliotheksmodule verfügen, die den gesamten Prozess einfacher und schneller machen als jede andere Sprache.
2. Lineare Algebra
Wir alle haben die lineare Algebra in der Schulzeit studiert, da sie das Zentrum aller Operationen ist, die Sie in der Mathematik ausführen können. Weit verbreitet im wirklichen Leben und ein gutes Beispiel. Es wird in Wissenschaft und Technologie verwendet, um verschiedene natürliche Operationen mit einem linearen Satz von Gleichungen, die wir berechnen können, und auch für zukünftige Vorhersagen effizient ausführen zu können. Matrizen, Vektoren und lineare Transformationen werden mit der linearen Algebra behandelt. Es wird verwendet, um verschiedene Vorgänge für das Dataset auszuführen und zu transformieren.
3. Statistiken
Statistik ist auch der wichtigste Teil nicht nur des maschinellen Lernens, sondern für jeden Aspekt des realen Lebens. Es ist ein mathematischer Zweig, der sich mit der Umwandlung von Rohdaten in nützliche Informationen als Ausgabe befasst. Nur eine kleine Stichprobe aus dem Datensatz kann mithilfe eines Statistik-Tools umfangreiche Informationen für die Ausgabe bereitstellen. Die Statistik befasst sich hauptsächlich mit dem Interpretieren, Organisieren, Sammeln, Anzeigen, Analysieren und Präsentieren von Daten.
4. Wahrscheinlichkeit
Dies wird häufig beim maschinellen Lernen verwendet, da Sie garantieren können, was als Nächstes passieren wird, wenn Sie Eingaben in Ihre Software vornehmen oder Phänomene berücksichtigen. Sie können jedoch immer vorhersagen, was auf einer bestimmten Ebene passieren kann, oder wir können sagen, was am wahrscheinlichsten ist ist eine Wahrscheinlichkeit, bedeutet, dass etwas passieren wird. Es hilft bei der Vorhersage des sympathischsten Ergebnisses eines Ereignisses, das eintritt. Als Ergebnis einer Wahrscheinlichkeit wird immer zwischen 0 und 1 liegen, wobei 0 dem unmöglichen Ereignis und 1 der Gewissheit trotzt.
5. Kalkül
Kalkül ist der wichtigste Bestandteil eines jeden maschinellen Lernprozesses, wie es sich anhört. Es hängt mit der ständigen Veränderung der mathematischen Berechnungen zusammen. Es besteht aus zwei Teilen, einer ist Integral und der andere ist Differentialrechnung. Kalkül wird häufig zur Entwicklung eines maschinellen Lernmodells verwendet. Mit der Verfügbarkeit großer Datensätze kann eine Maschine entworfen werden, indem fortlaufende Berechnungen an Datensätzen durchgeführt werden.
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Dies war eine Anleitung zur C ++ - Bibliothek für maschinelles Lernen. Hier diskutieren wir auch die Übersicht über die C ++ - Bibliothek für maschinelles Lernen mit ihrem Konzept. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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