C语言算法：深度学习与算法应用

摘要：本教程介绍了 c 语言中的深度学习算法及其应用。基本算法包括：线性回归：训练模型并最小化误差。逻辑回归：计算逻辑函数和训练模型。决策树：创建节点并训练树模型。实战案例：图像分类：读入图像数据。训练卷积神经网络。根据预测模型进行图像分类。

C 语言算法：深度学习与算法应用

引言

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于大量数据训练神经网络模型，以识别模式并执行任务。本教程将介绍 C 语言中几个常见的深度学习算法，并提供实战案例来展示其应用。

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基础算法

1. 线性回归

// 训练线性回归模型
float y_pred = w * x + b;

// 最小化均方误差
float loss = (y_true - y_pred) ** 2;

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2. 逻辑回归

// 计算逻辑回归函数
float sigmoid(float x) {
  return 1 / (1 + exp(-x));
}

// 训练逻辑回归模型
float y_pred = sigmoid(w * x + b);

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3. 决策树

// 创建决策树节点
struct Node {
  int value;
  Node *left;
  Node *right;
};

// 训练决策树模型
struct Node* train_tree(float** data, int n_rows, int n_cols) {
  // ...
}

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实战案例：图像分类

1. 读入图像数据集

// 读取图像文件
FILE *fp = fopen("image.jpg", "rb");

// 读取图像数据
unsigned char *img_data = malloc(width * height * 3);
fread(img_data, width * height * 3, 1, fp);

fclose(fp);

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2. 训练卷积神经网络

// 创建卷积神经网络模型
struct CNN {
  // ...
};

// 训练卷积神经网络模型
struct CNN* train_cnn(unsigned char *img_data, int width, int height) {
  // ...
}

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3. 分类图像

// 对图像进行预测
int predicted_label = predict_cnn(model, img_data);

// 打印预测结果
printf("Predicted label: %d\n", predicted_label);

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