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;
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);
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) { // ...}
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);
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) { // ...}
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: %dn", predicted_label);
以上就是C语言算法：深度学习与算法应用的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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