1、利用 C++ 进行机器学习实践

利用 C++ 进行机器学习实践

1. 机器学习简介

机器学习（ML）是一种流行的解决各类问题的方法，它能让我们在不知道直接算法的情况下处理各种任务。ML 算法的关键特性是能够通过一组训练样本，甚至无需训练样本，来学习解决方案。如今，ML 在各个行业得到了广泛应用，例如在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域，ML 优于传统的直接算法。

1.1 机器学习基础

• 监督学习 ：使用标记数据进行训练，目标是预测新数据的标签。
• 无监督学习 ：处理未标记数据，旨在发现数据中的模式和结构。

1.2 机器学习模型处理

• 模型参数估计 ：确定模型的最佳参数值，以最小化预测误差。

1.3 线性代数概述

线性代数是机器学习的重要基础，涉及向量、矩阵和张量的运算。
- 基本线性代数运算 ：包括加法、乘法、转置等。
- 张量在计算中的表示 ：张量是多维数组，在机器学习中广泛使用。

1.4 线性代数 API 示例

以下是一些常用的 C++ 线性代数库及其使用示例：
- Eigen ：一个高效的 C++ 模板库，用于线性代数运算。

#include <Eigen/D