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

C++ では、機械学習アルゴリズムの実装には以下が含まれます: 線形回帰: 連続変数を予測するために使用され、ステップにはデータの読み込み、重みとバイアスの計算、パラメーターと予測の更新が含まれます。ロジスティック回帰: 離散変数の予測に使用されます。このプロセスは線形回帰に似ていますが、予測にシグモイド関数を使用します。サポート ベクター マシン: サポート ベクターの計算とラベルの予測を含む強力な分類および回帰アルゴリズム。

C++ テクノロジーにおける機械学習ガイド

機械学習は、コンピューターにデータから学習する能力を与える科学です。 C++ で機械学習アルゴリズムを実装すると、その強力なコンピューティング能力とメモリ管理機能が活用されます。

1. 線形回帰

線形回帰は、連続変数を予測するためのアルゴリズムです。次のコードは、C++ を使用して線形回帰を実装する手順を示しています。

#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. ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、離散変数を予測するためのアルゴリズムです。実装プロセスは線形回帰に似ています:

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. サポート ベクター マシン

サポート ベクター マシンは、分類と回帰のための強力なアルゴリズムです。以下は SVM の簡単な実装を示しています:

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
// ...

結論

C++ の長所を活用することで、開発者は機械学習アルゴリズムを簡単かつ効率的に実装できます。これらのアルゴリズムは、予測、分類、画像処理などのさまざまな実用的なアプリケーションで広く使用されています。

以上が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の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。