Oversigt over Machine Learning C ++ Library

I denne artikel vil vi se en oversigt over Machine Learning C ++ Library. Maskinlæring med C ++ er et interessant område, fordi kun få udviklere har viden om det. C ++ er det første sprog, der bruges af et maksimum af kodere. Til maskinlæring bruger udviklere enten Python- eller R-programmeringssprog, fordi det er et godt alternativ, når det kommer til dataanalyse, da Python har masser af moduler. C ++ kan også bruges til maskinlæring, men det er ikke let som Python.

Begreber om maskinlæring C ++

For at begynde at blive komfortabel med maskinlæring skal du have viden om følgende begreber:

  • Programmeringssprog
  • Lineær algebra
  • Statistikker
  • Sandsynlighed
  • Calculus

Lad os diskutere hver enkelt af dem i detaljer.

1. Programmering af sprog

For at implementere maskinlæringsalgoritmer i dit softwareprodukt eller din maskine skal du være fortrolig med programmeringssprog som Python, R osv. Det er vigtigt at have god viden om disse sprog, fordi de bruges til at implementere en komplet maskinlæringsproces. Begge er lette at lære og implementere, da de har indbyggede biblioteksmoduler, der gør hele processen lettere og hurtigere end noget andet sprog.

2. Lineær algebra

Vi har alle studeret Lineær algebra i skoletiden, da det er centrum for alle operationer, du kan udføre i matematik. Meget brugt i det virkelige liv og et godt eksempel. Det bruges inden for videnskab og teknologi, hvilket giver os evnen til at udføre forskellige naturlige operationer med effektivitet med et lineært sæt ligninger, som vi kan beregne output og også til fremtidige forudsigelser. Matrixer, vektorer og lineære transformationer behandles lineær algebra. Det bruges til at udføre og transformere forskellige operationer på datasættet.

3. Statistik

Statistik er også den vigtigste del af ikke kun maskinlæring, men for alle aspekter af det virkelige liv. Det er en matematisk gren, der beskæftiger sig med at omdanne alle rå data til nogle nyttige oplysninger som output. Bare en lille prøve fra datasættet kan give store oplysninger i output ved hjælp af et statistikværktøj. Statistikkerne drejer sig mest om tolkning, organisering, indsamling, visning, analyse og præsentation af data.

4. Sandsynlighed

Dette bruges vidt i maskinlæring, fordi du kan garantere, hvad der vil ske dernæst, når du giver nogle input til din software eller overvejer ethvert fænomen, men du kan altid forudsige, hvad der kan ske på et bestemt niveau, eller vi kan sige, hvad der mest sandsynligt vil ske, at er en sandsynlighed, betyder, at noget er ved at ske. Det hjælper med at forudsige det mest sandsynlige resultat af enhver begivenhed, der finder sted. Som et resultat af en sandsynlighed vil altid ligge mellem 0 og 1, hvor 0 trosser umulig hændelse og 1 trosser sikkerhed.

5. Beregning

Calculus er den mest integrerede del af enhver maskinlæringsproces, som den lyder, betyder beregning. Det er relateret til kontinuerlig ændring i matematikberegninger. Den har to dele, den ene er Integral, mens den anden er Differential calculus. Calculus er vidt brugt til at udvikle en maskinlæringsmodel. Med tilgængeligheden af ​​store datasæt, kan en maskine designes ved at udføre løbende beregninger på datasæt.

Anbefalede artikler

Dette har været en guide til Machine Learning C ++ -biblioteket. Her diskuterer vi også oversigten over Machine Learning C ++ Library sammen med dets koncept. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Maskinlæringsmodeller
  3. Maskinlæringsbiblioteker
  4. Hvad er maskinlæring?

Kategori:

Softwareudvikling