4、C++ 机器学习：线性回归与数据处理指南

最新推荐文章于 2025-11-01 11:19:46 发布

lemon

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分类专栏： C++机器学习实战指南文章标签： C++ 机器学习线性回归

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C++ 机器学习：线性回归与数据处理指南

1. 线性回归算法的 C++ 实现

在机器学习领域，线性回归是一种基础且重要的算法。几乎所有的机器学习算法在底层都会运用到线性代数知识。下面是使用不同 C++ 库解决线性回归任务的详细介绍。

1.1 使用 Eigen 库解决线性回归任务

Eigen 库提供了多种迭代方法来解决特定形式的问题。其中， LeastSquaresConjugateGradient 类可使用共轭梯度算法解决线性回归问题。共轭梯度算法比常规的梯度下降（GD）能更快地收敛到函数的最小值，但要求矩阵 A 是正定的，以确保数值稳定性。该类有两个主要设置：最大迭代次数和容差阈值，容差阈值作为相对残差误差的上限，用于作为停止条件。

typedef float DType;
using Matrix = Eigen::Matrix<DType, Eigen::Dynamic, Eigen::Dynamic>;
int n = 10000;
Matrix x(n,1);
Matrix y(n,1);
Eigen::LeastSquaresConjugateGradient<Matrix> gd;
gd.setMaxIterations(1000);
gd.setTolerance(0.001) ;
gd.compute(x);
auto b = gd.solve(y);

对于新的 x 输入，我们可以通过矩阵运算预测新的 y