在C语言中，我们可以利用数组、结构体等数据结构来存储和处理数据，通过循环、条件判断等控制结构来实现数据的预处理。2. 算法实现：C语言具有丰富的数学库函数，如线性代数、概率统计等，这些函数可以方便地实现各种机器学习算法。例如，我们可以使用矩阵运算实现线性回归、逻辑回归等算法，使用概率分布函数实现聚类、分类...
步骤三:训练模型 使用K-Nearest Neighbors算法训练模型。 // K-Nearest Neighbors算法voidknn(double*train_data,inttrain_rows,inttrain_cols,double*test_data,inttest_rows,inttest_cols,intk){// 计算距离doubledist;doublemin_dist;intmin_index;for(inti=0;i<test_rows;i++){for(intj=0;j<train_rows...
首先,我们写出一份C程序代码,命名该代码为hello.c,这个代码文件,我们称之为源代码(Srouce Code)。 然后我们运行编译器,对该源代码文件进行编译,在整个编译的过程中,编译器并不会执行该源代码,只是生成一份新的机器语言代码文件,如hello.out。 这份新生成的代码文件称为目标代码(Object Code)或可执行代码(Executabl...
Fisher 线性判别方法是一种常用的监督学习方法，用于在高维数据中找到最佳的线性投影方向，以实现数据降维...
简单线性回归应该是最简单的机器学习算法了,在这里主要介绍一下算法主要函数的C语言实现,具体算法原理简单一提,如果要学习,可以自行百度。 算法介绍 模型可以如下表示: 训练主要依据以下公式: 函数 读取csv 以下三个函数分别为获取行数、获取列数、获取文本内容。double**dataset;introw,col… ...
线性回归算法是一种基本的监督学习算法,用于解决回归问题。在基于C语言的机器学习算法实现中,可以通过最小二乘法来求解线性回归模型的参数。具体实现过程如下: 1.初始化模型参数,例如随机初始化权重向量和偏置值。 2.计算预测值,即使用当前模型参数对输入数据进行预测。 3.计算损失函数,即预测值与实际值的差异。 4...
在机器学习领域中,决策树和神经网络是两个广泛应用的算法。本文将介绍如何使用C语言实现这两个算法,并讨论它们在决策问题和模式识别中的应用。 一、决策树算法的实现 决策树是一种常用的分类算法,它通过树状结构来表示分类的决策过程。在C语言中,可以使用结构来表示决策树的节点,并使用递归来构建整个树。 1.数据结...
机器学习算法设计(C语言版) 简介 本文档介绍了机器研究算法设计的基本原理和实现方法,使用C语言编写。 算法设计步骤 1.数据预处理:对输入数据进行清洗和转换,使其适合机器研究算法的处理。 2.特征提取:从原始数据中提取出有用的特征,用于训练模型和进行预测。 3.模型选择:选择适合问题类型的机器研究模型,如决策树...
本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等。最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现。其中基本原理简述(主要是因为:1,K...
程序实现部分转自 Wsine的博客小站 地址:http://www.cnblogs.com/wsine/p/5180315.html C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值...