内容概要： 本文介绍了使用C++编程语言实现机器学习算法的方法，包括线性回归、决策树和支持向量机（SVM）。每个算法都配有代码示例，详细展示了实现过程和关键思想。此外，文章还提供了两个示例，分别展示了如何使用实现的机器学习算法进行预测，其中一个是线性回归预测房价，另一个是决策树分类预测鸢尾花种类。
适合人群： 本文适合对机器学习算法和C++编程有基本了解的读者。
能学到什么：
理解机器学习算法的基本思想和原理，包括线性回归、决策树和支持向量机。
掌握使用C++编程语言实现机器学习算法的方法，包括数据处理、算法实现和预测过程。
学会如何使用C++的STL库和其他工具库来简化算法实现过程。
了解如何应用实现的算法进行预测，解决实际问题。
阅读建议： 先了解每个算法的基本思想，明确其在机器学习中的应用场景。
阅读每个算法的代码示例，理解主要函数和数据结构的作用。
尝试根据示例，自己实现一遍算法，
