C++ lambda 表达式与闭包在机器学习中的应用

发布日期： 2024-08-29 阅读量： 作者： 网络

在机器学习中，lambda 表达式和闭包用于数据预处理、特征工程、模型构建和闭包。具体应用包括：数据规范化等数据预处理操作。创建新特征或转换现有特征。向模型添加自定义的损失函数、激活函数等组件。利用闭包访问外部变量，用于计算特定特征的平均值等目的。

C++ Lambda 表达式与闭包在机器学习中的应用

在机器学习中，lambda 表达式和闭包在以下方面发挥着至关重要的作用：

1. 数据预处理

通过使用 lambda，您可以轻松地将数据转换、清理和归一化的操作封装成简洁的代码块。例如，以下 lambda 对数据集中的每一行进行规范化：

auto normalize = [](const std::vector<double>&amp; row) {
  double sum = 0;
  for (auto&amp; value : row) {
    sum += value * value;
  }
  double norm = sqrt(sum);
  std::transform(row.begin(), row.end(), row.begin(), [norm](double value) {
    return value / norm;
  });
  return row;
};</double>

# 机器学习 # c++ # typedef

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