介绍
我喜欢使用C++。C++是我学习过的第一种编程语言，我喜欢在机器学习中使用它。
我在之前写过关于构建机器学习模型的文章。我收到了一个回复，问我C++有没有机器学习的库？
这是个公平的问题。像Python和R这样的语言有大量的包和库来满足不同的机器学习任务。那么C++有没有这样的产品呢？
是的，是的！在本文中，我将重点介绍两个这样的C++库，我们也将看到它们都可以运行。
目录
为什么我们要使用机器学习库？C++中的机器学习库SHARK图书馆MLPACK库为什么我们要使用机器学习库？
这是很多新来者都会遇到的问题。库在机器学习中的重要性是什么？让我试着在这一节解释一下。
比如说，经验丰富的专业人士和行业老手已经付出了艰辛的努力，并想出了解决问题的办法。你更愿意使用它，还是愿意花几个小时从头开始重新创建相同的东西？后一种方法通常没有什么意义，尤其是当你在DDL前的工作或学习。
我们的机器学习社区最大的优点是已经有很多解决方案以库和包的形式存在。其他一些人，从专家到爱好者，已经做了艰苦的工作，并将解决方案很好地打包在一个库中。
这些机器学习库是有效的和优化的，它们经过了多个用例的彻底测试。依靠这些库，我们的学习能力和编写代码，无论是在C++或Python，都是如此的简单和直观。
C++中的机器学习库
在本节中，我们将介绍C+中两个最流行的机器学习库：
SHARK库MLPACK库让我们逐一查看并查看他们的C++代码。
1.SHARK库
Shark是一个快速的模块库，它对监督学习算法(如线性回归、神经网络、聚类、k-means等)提供了强大的支持。它还包括线性代数和数值优化的功能。这些是在执行机器学习任务时非常重要的关键数学函数。
我们将首先了解如何安装Shark并设置环境。然后我们将用Shark实现线性回归。
安装Shark和安装环境（Linux）
Shark依赖于Boost和cmake。幸运的是，可以使用以下命令安装所有依赖项：sudoapt-getinstallcmakecmake-curses-guilibatlas-base-devlibboost-all-dev要安装Shark，请在终端中逐行运行以下命令：gittclone