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

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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& row) {
  double sum = 0;
  for (auto& 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;
};

2. 特征工程

lambda 可用于创建新的特征或转换现有的特征。例如，以下 lambda 计算每个数据的某个特定列上的滑动平均值：

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auto moving_average = [](const std::vector& data, int window) {
  std::vector avg;
  for (int i = 0; i < data.size() - window + 1; ++i) {
    avg.push_back(std::accumulate(data.begin() + i, data.begin() + i + window, 0) / window);
  }
  return avg;
};

3. 模型构建

lambda 可用于向模型添加自定义的损失函数、激活函数或其他组件。例如，以下 lambda 定义了一个用于二分类任务的自定义 sigmoid 损失函数：

auto sigmoid_loss = [](const std::vector& true_values, const std::vector& predicted_values) {
  std::vector losses;
  for (int i = 0; i < true_values.size(); ++i) {
    double p = 1.0 / (1.0 + std::exp(-predicted_values[i]));
    losses.push_back(- true_values[i] * std::log(p) - (1 - true_values[i]) * std::log(1 - p));
  }
  return std::accumulate(losses.begin(), losses.end(), 0);
};

4. 闭包

闭包允许 lambda 表达式访问其创建时的外部变量。这在需要访问训练数据或其他状态时特别有用。例如，以下闭包使用 lambda 表达式计算特定特征的平均值：

auto avg_feature = [](const std::vector& column) {
  return std::accumulate(column.begin(), column.end(), 0) / column.size();
};

std::vector features = ...;
std::vector avg_values(features.size());
std::transform(features.begin(), features.end(), avg_values.begin(), avg_feature);

实战案例：手写数字识别

考虑使用 MNIST 数据集训练一个简单的手写数字识别器。以下代码展示了如何利用 lambda 和闭包进行数据预处理、特征工程和模型训练：

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;

typedef vector > Matrix;

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

// 获取特征
auto get_features = [](const Matrix& data, const vector& labels) -> Matrix {
  Matrix features(data.size(), 784);
  for (int i = 0; i < data.size(); ++i) {
    features[i] = normalize(data[i]);
  }
  return features;
};

// 定义 sigmoid 损失
auto sigmoid_loss = [](const vector& true_values, const vector& predicted_values) -> double {
  vector losses;
  for (int i = 0; i < true_values.size(); ++i) {
    double p = 1.0 / (1.0 + exp(-predicted_values[i]));
    losses.push_back(- true_values[i] * log(p) - (1 - true_values[i]) * log(1 - p));
  }
  return accumulate(losses.begin(), losses.end(), 0);
};

int main() {
  // 加载 MNIST 数据
  Matrix data = ...;
  vector labels = ...;

  // 数据预处理
  Matrix features = get_features(data, labels);

  // 模型训练
  // ...
}