机器学习十大算法C实现_C-Machine-Learning资源-CSDN文库

共102个文件

txt：62个

cpp：10个

obj：10个

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 189 浏览量 2018-04-11 18:33:51 上传评论 11 收藏 4.02MB RAR 举报

在机器学习领域，掌握高效的算法是至关重要的。本资源提供了机器学习十大算法的C语言实现，这为理解和应用这些算法提供了宝贵的实践经验。以下是对每个算法的详细解释： 1. **线性回归（Linear Regression）**：线性回归是一种预测模型，用于找出因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。C语言实现中，可能会包括梯度下降法或正规方程求解权重。 2. **逻辑回归（Logistic Regression）**：虽然名字中带有“回归”，但逻辑回归实际上是分类算法，它将连续的线性预测值转换为概率输出。C实现会涉及sigmoid函数和最大似然估计。 3. **决策树（Decision Tree）**：决策树通过构建一系列规则来做出决定，适合处理分类和回归问题。C代码可能包含ID3、C4.5或CART算法的实现。 4. **随机森林（Random Forest）**：随机森林是多个决策树的集合，通过集成学习提高预测准确性和防止过拟合。C实现需处理特征选择、树的构建和结果整合。 5. **支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**：SVM通过构造最大边界来实现分类，能处理线性及非线性问题。C语言实现通常涉及核函数的选择和优化问题，如拉格朗日乘子法。 6. **K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）**：KNN是一种基于实例的学习，通过查找最近邻居来分类或回归。C实现需要考虑距离计算和K值的选择。 7. **朴素贝叶斯（Naive Bayes）**：基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立进行分类。C实现需处理概率计算和特征条件概率的估计。 8. **Adaboost**：Adaboost是一种迭代的弱学习器提升方法，通过赋予错误样本更高的权重，让后续弱分类器集中关注难以分类的数据。C代码会包含弱分类器的选择和权重更新。 9. **梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）**：与Adaboost类似，GBM也是通过迭代增强弱分类器，但更侧重于最小化残差平方和。C实现需实现梯度下降和树的连续构建。 10. **人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）**：神经网络模拟人脑神经元结构，通过多层非线性变换进行学习。C实现可能包含前馈神经网络、反向传播算法和激活函数如sigmoid、ReLU等。这些算法的C实现对于理解它们的内部工作原理、优化性能以及在资源受限的环境中部署模型非常有价值。每一种算法都有其独特的优点和适用场景，通过深入研究和实践，可以提高对机器学习模型的理解和应用能力。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

机器学习十大算法C实现（102个子文件）

svm.cpp 25KB

id4_5.cpp 12KB

kmeans.cpp 10KB

pca.cpp 7KB

bayes.cpp 7KB

svd.cpp 6KB

regression.cpp 6KB

logregres.cpp 5KB

adaboost.cpp 5KB

knn.cpp 4KB

ML.VC.db 9.37MB

ML.exe 132KB

ML.vcxproj.filters 1KB

matrix.h 17KB

loadData.h 4KB

vc140.idb 835KB

ML.ilk 1.21MB

ML.lastbuildstate 176B

ML.log 381B

adaboost.obj 1.98MB

id4_5.obj 1.72MB

pca.obj 606KB

svd.obj 605KB

svm.obj 443KB

logregres.obj 382KB

bayes.obj 375KB

regression.obj 344KB

kmeans.obj 330KB

knn.obj 322KB

ML.pdb 2.8MB

vc140.pdb 1.04MB

ML.sln 1KB

.suo 35KB

CL.read.1.tlog 165KB

CL.command.1.tlog 5KB

link.read.1.tlog 3KB

CL.write.1.tlog 2KB

link.command.1.tlog 922B

link.write.1.tlog 218B

regression.txt 193KB

knn.txt 25KB

adaboost.txt 13KB

lineReg.txt 5KB

logReg.txt 2KB

svm.txt 2KB

svd.txt 2KB

kmeans.txt 2KB

6.txt 1KB

8.txt 634B

23.txt 601B

15.txt 522B

17.txt 454B

tree.txt 417B

11.txt 402B

3.txt 402B

19.txt 386B

test.txt 380B

3.txt 364B

20.txt 351B

22.txt 351B

15.txt 328B

16.txt 328B

24.txt 328B

23.txt 328B

8.txt 328B

22.txt 324B

2.txt 291B

25.txt 258B

18.txt 253B

6.txt 245B

13.txt 245B

17.txt 241B

5.txt 235B

1.txt 235B

2.txt 232B

21.txt 229B

21.txt 226B

4.txt 226B

10.txt 212B

4.txt 205B

20.txt 204B

14.txt 204B

12.txt 182B

12.txt 172B

18.txt 168B

13.txt 164B

14.txt 162B

9.txt 161B

7.txt 161B

19.txt 151B

1.txt 144B

9.txt 142B

11.txt 122B

5.txt 113B

7.txt 103B

16.txt 90B

25.txt 88B

10.txt 82B

test.txt 59B

24.txt 42B

共 102 条

1 0.455 0.365 0.095 0.514 0.2245 0.101 0.15 15 1 0.35 0.265 0.09 0.2255 0.0995 0.0485 0.07 7 -1 0.53 0.42 0.135 0.677 0.2565 0.1415 0.21 9 1 0.44 0.365 0.125 0.516 0.2155 0.114 0.155 10 0 0.33 0.255 0.08 0.205 0.0895 0.0395 0.055 7 0 0.425 0.3 0.095 0.3515 0.141 0.0775 0.12 8 -1 0.53 0.415 0.15 0.7775 0.237 0.1415 0.33 20 -1 0.545 0.425 0.125 0.768 0.294 0.1495 0.26 16 1 0.475 0.37 0.125 0.5095 0.2165 0.1125 0.165 9 -1 0.55 0.44 0.15 0.8945 0.3145 0.151 0.32 19 -1 0.525 0.38 0.14 0.6065 0.194 0.1475 0.21 14 1 0.43 0.35 0.11 0.406 0.1675 0.081 0.135 10 1 0.49 0.38 0.135 0.5415 0.2175 0.095 0.19 11 -1 0.535 0.405 0.145 0.6845 0.2725 0.171 0.205 10 -1 0.47 0.355 0.1 0.4755 0.1675 0.0805 0.185 10 1 0.5 0.4 0.13 0.6645 0.258 0.133 0.24 12 0 0.355 0.28 0.085 0.2905 0.095 0.0395 0.115 7 -1 0.44 0.34 0.1 0.451 0.188 0.087 0.13 10 1 0.365 0.295 0.08 0.2555 0.097 0.043 0.1 7 1 0.45 0.32 0.1 0.381 0.1705 0.075 0.115 9 1 0.355 0.28 0.095 0.2455 0.0955 0.062 0.075 11 0 0.38 0.275 0.1 0.2255 0.08 0.049 0.085 10 -1 0.565 0.44 0.155 0.9395 0.4275 0.214 0.27 12 -1 0.55 0.415 0.135 0.7635 0.318 0.21 0.2 9 -1 0.615 0.48 0.165 1.1615 0.513 0.301 0.305 10 -1 0.56 0.44 0.14 0.9285 0.3825 0.188 0.3 11 -1 0.58 0.45 0.185 0.9955 0.3945 0.272 0.285 11 1 0.59 0.445 0.14 0.931 0.356 0.234 0.28 12 1 0.605 0.475 0.18 0.9365 0.394 0.219 0.295 15 1 0.575 0.425 0.14 0.8635 0.393 0.227 0.2 11 1 0.58 0.47 0.165 0.9975 0.3935 0.242 0.33 10 -1 0.68 0.56 0.165 1.639 0.6055 0.2805 0.46 15 1 0.665 0.525 0.165 1.338 0.5515 0.3575 0.35 18 -1 0.68 0.55 0.175 1.798 0.815 0.3925 0.455 19 -1 0.705 0.55 0.2 1.7095 0.633 0.4115 0.49 13 1 0.465 0.355 0.105 0.4795 0.227 0.124 0.125 8 -1 0.54 0.475 0.155 1.217 0.5305 0.3075 0.34 16 -1 0.45 0.355 0.105 0.5225 0.237 0.1165 0.145 8 -1 0.575 0.445 0.135 0.883 0.381 0.2035 0.26 11 1 0.355 0.29 0.09 0.3275 0.134 0.086 0.09 9 -1 0.45 0.335 0.105 0.425 0.1865 0.091 0.115 9 -1 0.55 0.425 0.135 0.8515 0.362 0.196 0.27 14 0 0.24 0.175 0.045 0.07 0.0315 0.0235 0.02 5 0 0.205 0.15 0.055 0.042 0.0255 0.015 0.012 5 0 0.21 0.15 0.05 0.042 0.0175 0.0125 0.015 4 0 0.39 0.295 0.095 0.203 0.0875 0.045 0.075 7 1 0.47 0.37 0.12 0.5795 0.293 0.227 0.14 9 -1 0.46 0.375 0.12 0.4605 0.1775 0.11 0.15 7 0 0.325 0.245 0.07 0.161 0.0755 0.0255 0.045 6 -1 0.525 0.425 0.16 0.8355 0.3545 0.2135 0.245 9 0 0.52 0.41 0.12 0.595 0.2385 0.111 0.19 8 1 0.4 0.32 0.095 0.303 0.1335 0.06 0.1 7 1 0.485 0.36 0.13 0.5415 0.2595 0.096 0.16 10 -1 0.47 0.36 0.12 0.4775 0.2105 0.1055 0.15 10 1 0.405 0.31 0.1 0.385 0.173 0.0915 0.11 7 -1 0.5 0.4 0.14 0.6615 0.2565 0.1755 0.22 8 1 0.445 0.35 0.12 0.4425 0.192 0.0955 0.135 8 1 0.47 0.385 0.135 0.5895 0.2765 0.12 0.17 8 0 0.245 0.19 0.06 0.086 0.042 0.014 0.025 4 -1 0.505 0.4 0.125 0.583 0.246 0.13 0.175 7 1 0.45 0.345 0.105 0.4115 0.18 0.1125 0.135 7 1 0.505 0.405 0.11 0.625 0.305 0.16 0.175 9 -1 0.53 0.41 0.13 0.6965 0.302 0.1935 0.2 10 1 0.425 0.325 0.095 0.3785 0.1705 0.08 0.1 7 1 0.52 0.4 0.12 0.58 0.234 0.1315 0.185 8 1 0.475 0.355 0.12 0.48 0.234 0.1015 0.135 8 -1 0.565 0.44 0.16 0.915 0.354 0.1935 0.32 12 -1 0.595 0.495 0.185 1.285 0.416 0.224 0.485 13 -1 0.475 0.39 0.12 0.5305 0.2135 0.1155 0.17 10 0 0.31 0.235 0.07 0.151 0.063 0.0405 0.045 6 1 0.555 0.425 0.13 0.7665 0.264 0.168 0.275 13 -1 0.4 0.32 0.11 0.353 0.1405 0.0985 0.1 8 -1 0.595 0.475 0.17 1.247 0.48 0.225 0.425 20 1 0.57 0.48 0.175 1.185 0.474 0.261 0.38 11 -1 0.605 0.45 0.195 1.098 0.481 0.2895 0.315 13 -1 0.6 0.475 0.15 1.0075 0.4425 0.221 0.28 15 1 0.595 0.475 0.14 0.944 0.3625 0.189 0.315 9 -1 0.6 0.47 0.15 0.922 0.363 0.194 0.305 10 -1 0.555 0.425 0.14 0.788 0.282 0.1595 0.285 11 -1 0.615 0.475 0.17 1.1025 0.4695 0.2355 0.345 14 -1 0.575 0.445 0.14 0.941 0.3845 0.252 0.285 9 1 0.62 0.51 0.175 1.615 0.5105 0.192 0.675 12 -1 0.52 0.425 0.165 0.9885 0.396 0.225 0.32 16 1 0.595 0.475 0.16 1.3175 0.408 0.234 0.58 21 1 0.58 0.45 0.14 1.013 0.38 0.216 0.36 14 -1 0.57 0.465 0.18 1.295 0.339 0.2225 0.44 12 1 0.625 0.465 0.14 1.195 0.4825 0.205 0.4 13 1 0.56 0.44 0.16 0.8645 0.3305 0.2075 0.26 10 -1 0.46 0.355 0.13 0.517 0.2205 0.114 0.165 9 -1 0.575 0.45 0.16 0.9775 0.3135 0.231 0.33 12 1 0.565 0.425 0.135 0.8115 0.341 0.1675 0.255 15 1 0.555 0.44 0.15 0.755 0.307 0.1525 0.26 12 1 0.595 0.465 0.175 1.115 0.4015 0.254 0.39 13 -1 0.625 0.495 0.165 1.262 0.507 0.318 0.39 10 1 0.695 0.56 0.19 1.494 0.588 0.3425 0.485 15 1 0.665 0.535 0.195 1.606 0.5755 0.388 0.48 14 1 0.535 0.435 0.15 0.725 0.269 0.1385 0.25 9 1 0.47 0.375 0.13 0.523 0.214 0.132 0.145 8 1 0.47 0.37 0.13 0.5225 0.201 0.133 0.165 7 -1 0.475 0.375 0.125 0.5785 0.2775 0.085 0.155 10 0 0.36 0.265 0.095 0.2315 0.105 0.046 0.075 7 1 0.55 0.435 0.145 0.843 0.328 0.1915 0.255 15 1 0.53 0.435 0.16 0.883 0.316 0.164 0.335 15 1 0.53 0.415 0.14 0.724 0.3105 0.1675 0.205 10 1 0.605 0.47 0.16 1.1735 0.4975 0.2405 0.345 12 -1 0.52 0.41 0.155 0.727 0.291 0.1835 0.235 12 -1 0.545 0.43 0.165 0.802 0.2935 0.183 0.28 11 -1 0.5 0.4 0.125 0.6675 0.261 0.1315 0.22 10 -1 0.51 0.39 0.135 0.6335 0.231 0.179 0.2 9 -1 0.435 0.395 0.105 0.3635 0.136 0.098 0.13 9 1 0.495 0.395 0.125 0.5415 0.2375 0.1345 0.155 9 1 0.465 0.36 0.105 0.431 0.172 0.107 0.175 9 0 0.435 0.32 0.08 0.3325 0.1485 0.0635 0.105 9 1 0.425 0.35 0.105 0.393 0.13 0.063 0.165 9 -1 0.545 0.41 0.125 0.6935 0.2975 0.146 0.21 11 -1 0.53 0.415 0.115 0.5915 0.233 0.1585 0.18 11 -1 0.49 0.375 0.135 0.6125 0.2555 0.102 0.22 11 1 0.44 0.34 0.105 0.402 0.1305 0.0955 0.165 10 -1 0.56 0.43 0.15 0.8825 0.3465 0.172 0.31 9 1 0.405 0.305 0.085 0.2605 0.1145 0.0595 0.085 8 -1 0.47 0.365 0.105 0.4205 0.163 0.1035 0.14 9 0 0.385 0.295 0.085 0.2535 0.103 0.0575 0.085 7 -1 0.515 0.425 0.14 0.766 0.304 0.1725 0.255 14 1 0.37 0.265 0.075 0.214 0.09 0.051 0.07 6 0 0.36 0.28 0.08 0.1755 0.081 0.0505 0.07 6 0 0.27 0.195 0.06 0.073 0.0285 0.0235 0.03 5 0 0.375 0.275 0.09 0.238 0.1075 0.0545 0.07 6 0 0.385 0.29 0.085 0.2505 0.112 0.061 0.08 8 1 0.7 0.535 0.16 1.7255 0.63 0.2635 0.54 19 1 0.71 0.54 0.165 1.959 0.7665 0.261 0.78 18 1 0.595 0.48 0.165 1.262 0.4835 0.283 0.41 17 -1 0.44 0.35 0.125 0.4035 0.175 0.063 0.129 9 -1 0.325 0.26 0.09 0.1915 0.085 0.036 0.062 7 0 0.35 0.26 0.095 0.211 0.086 0.056 0.068 7 0 0.265 0.2 0.065 0.0975 0.04 0.0205 0.028 7 -1 0.425 0.33 0.115 0.406 0.1635 0.081 0.1355 8 -1 0.305 0.23 0.08 0.156 0.0675 0.0345 0.048 7 1 0.345 0.255 0.09 0.2005 0.094 0.0295 0.063 9 -1 0.405 0.325 0.11 0.3555 0.151 0.063 0.117 9 1 0.375 0.285 0.095 0.253 0.096 0.0575 0.0925 9 -1 0.565 0.445 0.155 0.826 0.341 0.2055 0.2475 10 -1 0.55 0.45 0.145 0.741 0.295 0.1435 0.2665 10 1 0.65 0.52 0.19 1.3445 0.519 0.306 0.4465 16 1 0.56 0.455 0.155 0.797 0.34 0.19 0.2425 11 1 0.475 0.375 0.13 0.5175 0.2075 0.1165 0.17 10 -1 0.49 0.38 0.125 0.549 0.245 0.1075 0.174 10 1 0.46 0.35 0.12 0.515 0.224 0.108 0.1565 10 0 0.28 0.205 0.08 0.127 0.052 0.039 0.042 9 0 0.175 0.13 0.055 0.0315 0.0105 0.0065 0.0125 5 0 0.17 0.13 0.095 0.03 0.013 0.008 0.01 4 1 0.59 0.475 0.145 1.053 0.4415 0.262 0.325 15 -1 0.605 0.5 0.185 1.1185 0.469 0.2585 0.335 9 -1 0.635 0.515 0.19 1.3715 0.5065 0.305 0.45 10 -1 0.605 0.485 0.16 1.0565 0.37 0.2355 0.355 10 -1 0.565 0.45 0.135 0.9885 0.387 0.1495 0.31 12 1 0.515 0.405 0.13 0.722 0.32 0.131 0.21 10 -1 0.575 0.46 0.19 0.994 0.392 0.2425 0.34 13 1 0.645 0.485 0.215 1.514 0.546 0.2615 0.635 16 -1 0.58 0.455 0.17 0.9075 0.374 0.2135 0.285 13 -1 0.575 0.46 0.165 1.124 0.2985 0.1785 0.44 13 1 0.605 0.465 0.165 1.056 0.4215 0.2475 0.34 13 -1 0.605 0.485 0.16 1.222 0.53 0.2575 0.28 13 1 0.61 0.485 0.175 1.2445 0.544 0.297 0.345 12 -1 0.725 0.56 0.21 2.141 0.65 0.398 1.005 18 -1 0.65 0.545 0.23 1.752 0.5605 0.2895 0.815 16 1 0.725 0.57 0.19 2.55 1.0705 0.483 0.725 14 -1 0.725 0.575 0.175 2.124 0.765 0.4515 0.85 20 -1 0.68 0.57 0.205 1.842 0.625 0.408 0.65 20 1 0.705 0.56 0.22 1.981 0.8175 0.3085 0.76 14 -1 0.68 0.515 0.175 1.6185 0.5125

评论收藏

内容反馈