Översikt över Machine Learning C ++ Library

I den här artikeln kommer vi att se en översikt över Machine Learning C ++ Library. Maskininlärning med C ++ är ett intressant område eftersom bara ett fåtal utvecklare har kunskap om det. C ++ är det första språket som används av maximalt kodare. För maskininlärning använder utvecklare antingen Python- eller R-programmeringsspråk eftersom det är ett bra alternativ när det gäller dataanalys eftersom Python har gott om moduler. C ++ kan också användas för maskininlärning men det är inte lätt som Python.

Begrepp om maskininlärning C ++

För att bli bekväm med maskininlärning måste du ha kunskap om följande begrepp:

  • Programmeringsspråk
  • Linjär algebra
  • Statistik
  • Sannolikhet
  • Calculus

Låt oss diskutera var och en av dem i detalj.

1. Programmeringsspråk

För att implementera maskininlärningsalgoritmer i din programvaruprodukt eller maskin måste du vara bekant med programmeringsspråk som Python, R, etc. Det är viktigt att ha god kunskap om dessa språk eftersom de används för att implementera en komplett maskininlärningsprocess. Båda är lätta att lära sig och implementera eftersom de har inbyggda biblioteksmoduler som gör hela processen enklare och snabbare än något annat språk.

2. Linjär algebra

Vi har alla studerat linjär algebra i skoltiden eftersom det är centrum för alla operationer du kan utföra i matematik. Mycket använt i verkligheten och ett bra exempel. Det används inom vetenskap och teknik som ger oss förmågan att utföra olika naturliga operationer med effektivitet med en linjär uppsättning ekvationer som vi kan beräkna output och även för framtida förutsägelser. Matriser, vektorer och linjära transformationer behandlas med linjär algebra. Det används för att utföra och transformera olika operationer på datasättet.

3. Statistik

Statistik är också den viktigaste delen av inte bara maskininlärning utan för alla aspekter av det verkliga livet. Det är en matematisk gren som sysslar med att omvandla rå data till viss användbar information som utgång. Bara ett litet exempel från datasatsen kan ge stor information i utdata med ett statistikverktyg. Statistik handlar mest om tolkning, organisering, insamling, visning, analys och presentation av data.

4. Sannolikhet

Detta används ofta i maskininlärning eftersom du kan garantera vad som händer sedan när du ger lite input till din programvara eller överväger några fenomen men du kan alltid förutsäga vad som kan hända på en viss nivå eller vi kan säga vad som troligtvis kommer att hända, att är en sannolikhet, betyder att något är på väg att hända. Det hjälper till att förutsäga det mest likvärdiga resultatet av alla händelser som inträffar. Som ett resultat av en sannolikhet kommer alltid att ligga mellan 0 och 1 där 0 trotsar omöjlig händelse och 1 trotsar säkerhet.

5. Kalkyl

Calculus är den mest integrerade delen av alla maskininlärningsprocesser som det låter, betyder att beräkna. Det är relaterat till kontinuerliga förändringar i matematikberäkningar. Den har två delar, den ena är Integral medan den andra är Differentialberäkningen. Calculus används ofta för att utveckla en maskininlärningsmodell. Med tillgängligheten av stora datamängder kan en maskin konstrueras genom att göra kontinuerliga beräkningar på datasätt.

Rekommenderade artiklar

Detta har varit en guide till Machine Learning C ++ -biblioteket. Här diskuterar vi också översikten över Machine Learning C ++ Library tillsammans med dess koncept. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

  1. Data Science Machine Learning
  2. Maskininlärningsmodeller
  3. Maskininlärningsbibliotek
  4. Vad är maskininlärning?

Kategori:

Mjukvaruutveckling