介紹
我喜歡使用C＋＋。C＋＋是我學(xué)習(xí)過的第一種編程語言，我喜歡在機(jī)器學(xué)習(xí)中使用它。
我在之前寫過關(guān)于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的文章，我收到了一個(gè)回復(fù)，問我C＋＋有沒有機(jī)器學(xué)習(xí)的庫？
這是個(gè)很好的問題。像Python和R這樣的語言有大量的包和庫來滿足不同的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，那么C＋＋有沒有這樣的產(chǎn)品呢？
是的！在本文中，我將重點(diǎn)介紹兩個(gè)這樣的C＋＋庫，我們也將看到它們都是可以運(yùn)行。目錄為什么我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)庫？C＋＋中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫SHARK 圖書館MLPACK庫為什么我們要使用機(jī)器學(xué)習(xí)庫？這是很多新來者都會(huì)遇到的問題，庫對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性是什么？讓我試著在這一節(jié)解釋一下。比如說，經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士和行業(yè)老手已經(jīng)付出了艱辛的努力，并想出了解決問題的辦法。你更愿意使用它，還是愿意花幾個(gè)小時(shí)從頭開始重新創(chuàng)建相同的東西？后一種方法通常沒有什么意義，尤其是當(dāng)你在DDL前的工作或?qū)W習(xí)。我們的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)最大的優(yōu)點(diǎn)是已經(jīng)有很多解決方案以庫和包的形式存在，其他一些人，從專家到愛好者，已經(jīng)做了艱苦的工作，并將解決方案很好地打包在一個(gè)庫中。這些機(jī)器學(xué)習(xí)庫是有效的和優(yōu)化的，它們經(jīng)過了多個(gè)用例的徹底測(cè)試。依靠這些庫，我們的學(xué)習(xí)能力和編寫代碼，無論是在C＋＋或Python，都是如此的簡(jiǎn)單和直觀。C＋＋中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫在本節(jié)中，我們將介紹C＋中兩個(gè)最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫：SHARK庫MLPACK庫讓我們逐一查看他們的介紹和C＋＋代碼。1．SHARK庫Shark是一個(gè)快速的模塊庫，它對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、k－means等）提供了強(qiáng)大的支持，還包括線性代數(shù)和數(shù)值優(yōu)化的功能，這些是在執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)非常重要的關(guān)鍵數(shù)學(xué)函數(shù)。我們將首先了解如何安裝Shark并設(shè)置環(huán)境，然后我們將用Shark實(shí)現(xiàn)線性回歸。安裝Shark和安裝環(huán)境（Linux）Shark依賴于Boost和cmake，幸運(yùn)的是，可以使用以下命令安裝所有依賴項(xiàng)：sudo apt－get install cmake cmake－curses－gui libatlas－base－dev libboost－all－dev要安裝Shark，請(qǐng)?jiān)诮K端中逐行運(yùn)行以下命令：gitt clone https：／／github．com／Shark－ML／Shark．git （you can download the zip file and extract as well）cd Sharkmkdir buildcd buildcmake ．．make如果你沒見到錯(cuò)誤，那就沒問題了。如果你遇到麻煩，網(wǎng)上有很多解決信息。對(duì)于Windows和其他操作系統(tǒng)，你可以在Google上快速搜索如何安裝Shark。這有一份安裝指南：http：／／www．shark－ml．org／sphinx＿pages／build／html／rest＿sources／tutorials／tutorials．html使用Shark編譯程序
包括相關(guān)的頭文件。假設(shè)我們要實(shí)現(xiàn)線性回歸，那么額外的頭文件包括：
＃include ＜shark／ObjectiveFunctions／Loss／SquaredLoss．h＞＃include ＜shark／Algorithms／Trainers／LinearRegression．h＞
編譯需要鏈接到以下庫：
－std＝c＋＋11 －lboost＿serialization －lshark －lcblas
用Shark實(shí)現(xiàn)線性回歸初始化階段我們將從包含線性回歸的庫和頭函數(shù)開始：＃include ＜bits／stdc＋＋．h＞ ／／所有c＋＋標(biāo)準(zhǔn)庫的頭文件＃include ＜shark／Data／Csv．h＞ ／／導(dǎo)入csv數(shù)據(jù)的頭文件＃include ＜shark／ObjectiveFunctions／Loss／SquaredLoss．h＞ ／／用于實(shí)現(xiàn)平方損失函數(shù)的頭文件＃include ＜shark／Algorithms／Trainers／LinearRegression．h＞／／ 實(shí)現(xiàn)線性回歸的頭文件接下來是數(shù)據(jù)集。我已經(jīng)創(chuàng)建了兩個(gè)CSV文件。這個(gè)input．csv文件包含x值、label．csv文件包含y值。以下是數(shù)據(jù)的快照：
你可以在github倉庫得到這2個(gè)文件：https：／／github．com／Alakhator／Machine－Learning－With－C－。首先，我們將制作用于存儲(chǔ)CSV文件中數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)容器：Data＜RealVector＞ inputs； ／／存儲(chǔ)x值的容器Data＜RealVector＞ labels； ／／存儲(chǔ)y值的容器接下來，我們需要導(dǎo)入它們。Shark提供了一個(gè)很好的導(dǎo)入CSV函數(shù)，我們指定了要初始化的數(shù)據(jù)容器，以及CSV的路徑文件的位置：importCSV（inputs， ＂input．csv＂）； ／／ 通過指定csv的路徑將值存儲(chǔ)在特定的容器中importCSV（labels， ＂label．csv＂）；然后，我們需要實(shí)例化一個(gè)回歸數(shù)據(jù)集類型。目前這只是一個(gè)一般的回歸對(duì)象，我們?cè)跇?gòu)造函數(shù)中要做的是傳遞我們的輸入以及數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。接下來，我們需要訓(xùn)練線性回歸模型。我們?cè)趺醋瞿兀课覀冃枰獙?shí)例化一個(gè)訓(xùn)練器，并定義一個(gè)線性模型：RegressionDataset data（inputs， labels）；LinearRegression trainer；／／ 線性回歸模型訓(xùn)練器LinearModel＜＞ model； ／／ 線性模型訓(xùn)練階段接下來是我們實(shí)際訓(xùn)練模型的關(guān)鍵步驟。在這里，trainer有一個(gè)名為train的成員函數(shù)，我們用函數(shù)訓(xùn)練這個(gè)模型／／訓(xùn)練模型trainer．train（model， data）；／／ train function ro training the model．預(yù)測(cè)階段最后，輸出模型參數(shù)：／／ 顯示模型參數(shù)cout ＜＜ ＂intercept： ＂ ＜＜ model．offset（） ＜＜ endl；cout ＜＜ ＂matrix： ＂ ＜＜ model．matrix（） ＜＜ endl；線性模型有一個(gè)名為offset的成員函數(shù)，輸出最佳擬合線的截距。接下來，我們輸出一個(gè)矩陣。我們通過最小化最小平方來計(jì)算最佳擬合，也就是最小化平方損失。幸運(yùn)的是，模型允許我們輸出這些信息。Shark庫非常有助于說明模型的適用性：SquaredLoss＜＞ loss； ／／初始化square loss對(duì)象Data＜RealVector＞ prediction ＝ model（data．inputs（））； ／／根據(jù)數(shù)據(jù)輸入預(yù)測(cè)cout ＜＜ ＂squared loss： ＂ ＜＜ loss（data．labels（）， prediction） ＜＜ endl； ／／ 最后我們計(jì)算損失首先，我們需要初始化一個(gè)平方損失對(duì)象，然后我們需要實(shí)例化一個(gè)數(shù)據(jù)容器，接下來根據(jù)系統(tǒng)的輸入計(jì)算預(yù)測(cè)，最后我們只需通過傳遞標(biāo)簽和預(yù)測(cè)值來計(jì)算輸出損失。接下來，我們需要編譯。在終端中，鍵入以下命令（確保正確設(shè)置了目錄）：g＋＋ －o lr linear＿regression．cpp －std＝c＋＋11 －lboost＿serialization －lshark －lcblas一旦編譯，它就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)lr對(duì)象?，F(xiàn)在只需運(yùn)行程序。我們得到的結(jié)果是：b ： ［1］（－0．749091）A ：［1，1］（（2．00731））Loss： 7．83109b的值離0有點(diǎn)遠(yuǎn)，這是因?yàn)闃?biāo)簽中存在噪聲。乘數(shù)的值接近于2，與數(shù)據(jù)非常相似。這就是使用c＋＋中的Shark庫來構(gòu)建線性回歸模型的過程！2．MLPACK C＋＋庫mlpack是一個(gè)用c＋＋編寫的快速靈活的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。它的目標(biāo)是提供快速和可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)。mlpack可以將這些算法作為簡(jiǎn)單的命令行程序、或綁定Python、Julia和c＋＋，然后可以將這些類集成到更大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案中。我們將首先了解如何安裝mlpack和環(huán)境，然后我們將使用mlpack實(shí)現(xiàn)k－means算法。安裝mlpack和安裝環(huán)境（Linux）mlpack依賴于以下庫，這些庫需要安裝在系統(tǒng)上：Armadillo ＞＝ 8．400．0 （with LAPACK support）Boost （math＿c99， program＿options， serialization， unit＿test＿framework， heap， spirit） ＞＝ 1．49ensmallen ＞＝ 2．10．0在Ubuntu和Debian中，你可以通過apt獲得所有這些依賴項(xiàng)：sudo apt－get install libboost－math－dev libboost－program－options－dev libboost－test－dev libboost－serialization－dev binutils－dev python－pandas python－numpy cython python－setuptools現(xiàn)在所有依賴項(xiàng)都已安裝在系統(tǒng)中了，可以直接運(yùn)行以下命令來生成和安裝mlpack：wgettar －xvzpf mlpack－3．2．2．tar．gzmkdir mlpack－3．2．2／build ＆＆ cd mlpack－3．2．2／buildcmake ．．／make －j4 ＃ The －j is the number of cores you want to use for a buildsudo make install在許多Linux系統(tǒng)上，mlpack默認(rèn)安裝為／usr／local／lib，你可能需要設(shè)置LD＿LIBRARY＿PATH環(huán)境變量：export LD＿LIBRARY＿PATH＝／usr／local／lib上面的說明是獲取、構(gòu)建和安裝mlpack的最簡(jiǎn)單方法。用mlpack編譯程序在你的程序中設(shè)置相關(guān)的頭文件（實(shí)現(xiàn)k－means）：＃include ＜mlpack／methods／kmeans／kmeans．hpp＞＃include ＜armadillo＞編譯需要鏈接以下庫：std＝c＋＋11 －larmadillo －lmlpack －lboost＿serialization用mlpack實(shí)現(xiàn)K－MeansK－means是一個(gè)基于質(zhì)心的算法，在這里我們通過計(jì)算距離來將一個(gè)點(diǎn)分配給一個(gè)簇。在K－Means中，每個(gè)簇都與一個(gè)質(zhì)心相關(guān)聯(lián)。K－Means算法的主要目標(biāo)是最小化點(diǎn)與它們各自的簇質(zhì)心之間的距離之和。K－means是一個(gè)有效的迭代過程，我們希望將數(shù)據(jù)分割成特定的簇。首先，我們指定一些初始質(zhì)心，這些質(zhì)心是完全隨機(jī)的；接下來，對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，我們找到最近的質(zhì)心；然后我們將數(shù)據(jù)點(diǎn)指定給那個(gè)質(zhì)心。所以每個(gè)質(zhì)心代表一個(gè)類，一旦我們把所有的數(shù)據(jù)點(diǎn)分配給每個(gè)質(zhì)心，我們就會(huì)計(jì)算出這些質(zhì)心的平均值。這里，我們將使用C＋＋中的MLPACK庫來實(shí)現(xiàn)k－均值。初始化階段我們將首先導(dǎo)入k－means的庫和頭函數(shù)：＃include ＜bits／stdc＋＋．h＞＃include ＜mlpack／methods／kmeans／kmeans．hpp＞＃include ＜armadillo＞Using namespace std；接下來，我們將創(chuàng)建一些基本變量來設(shè)置簇的數(shù)量、數(shù)據(jù)的維度、樣本的數(shù)量以及我們要執(zhí)行的最大迭代次數(shù)，因?yàn)镵－均值是一個(gè)迭代過程。＃include ＜bits／stdc＋＋．h＞＃include ＜mlpack／methods／kmeans／kmeans．hpp＞＃include ＜armadillo＞Using namespace std；接下來，我們將創(chuàng)建數(shù)據(jù)。這是我們第一次使用Armadillo庫，我們將創(chuàng)建一個(gè)映射類，它實(shí)際上是一個(gè)數(shù)據(jù)容器：arma：：mat data（dim， samples， arma：：fill：：zeros）；這個(gè)mat類，我們給它2維，50個(gè)樣本，它初始化所有這些數(shù)據(jù)值為0。接下來，我們將向這個(gè)數(shù)據(jù)類分配一些隨機(jī)數(shù)據(jù)，然后在其上有效地運(yùn)行K－means。將在位置［1 1］周圍創(chuàng)建25個(gè)點(diǎn)，我們可以說每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是［1 1］或者在X ＝ 1，y ＝ 1的位置，然后我們要為這25個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)中的每一個(gè)加一些隨機(jī)噪聲。／／ 創(chuàng)建數(shù)據(jù) int i ＝ 0； for（； i ＜ samples ／ 2； ＋＋i） ｛ data．col（i） ＝ arma：：vec（｛1， 1｝） ＋ 0．25＊arma：：randn＜arma：：vec＞（dim）； ｝ for（； i ＜ samples； ＋＋i） ｛ data．col（i） ＝ arma：：vec（｛2， 3｝） ＋ 0．25＊arma：：randn＜arma：：vec＞（dim）； ｝這里，對(duì)于從0到25的i，基本位置是X ＝ 1，y ＝ 1，然后我們要添加一定數(shù)量的維度為2的隨機(jī)噪聲，最后我們對(duì)點(diǎn)x＝2，y＝3做同樣的操作。我們的數(shù)據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備好了！是時(shí)候進(jìn)入訓(xùn)練階段了。訓(xùn)練階段首先，我們實(shí)例化一個(gè)arma mat行類型來保存簇，然后實(shí)例化一個(gè)arma mat來保存質(zhì)心：／／對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類arma：：Row＜size＿t＞ clusters；arma：：mat centroids；現(xiàn)在，我們需要實(shí)例化K－means類：mlpack：：kmeans：：KMeans＜＞ mlpack＿kmeans（max＿iter）；我們實(shí)例化了K－means類，并指定了傳遞給構(gòu)造函數(shù)的最大迭代次數(shù)?，F(xiàn)在，我們可以進(jìn)行聚類了。我們將調(diào)用這個(gè)K－means類的Cluster成員函數(shù)。我們需要傳入數(shù)據(jù)、簇的數(shù)量，然后還要傳入簇對(duì)象和質(zhì)心對(duì)象。mlpack＿kmeans．Cluster（data， k， clusters， centroids）；現(xiàn)在，這個(gè)Cluster函數(shù)將使用指定數(shù)量的簇對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)行K－means生成結(jié)果我們可以使用centroids．print函數(shù)簡(jiǎn)單地顯示結(jié)果，這將給出質(zhì)心的位置：centroids．print（＂Centroids：＂）；接下來，我們需要編譯。在終端中，鍵入以下命令（再次確認(rèn)目錄設(shè)置正確）：g＋＋ k＿means．cpp －o kmeans＿test －O3 －std＝c＋＋11 －larmadillo －lmlpack －lboost＿serialization ＆＆ ．／kmeans＿test一旦編譯，它就會(huì)創(chuàng)建一個(gè)kmeans對(duì)象?，F(xiàn)在只需運(yùn)行程序。我們得到的結(jié)果是：Centroids：0．9497 1．96250．9689 3．0652結(jié)尾在本文中，我們看到了兩個(gè)流行的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，它們幫助我們?cè)赾＋＋中實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。參考鏈接：https：／／www．a(chǎn)nalyticsvidhya．com／blog／2020／05／introduction－machine－learning－libraries－c／
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