分類器C語言
① 想往人工智慧方向走，c語言基礎學扎實後該怎麼學習書籍如何選擇我是自學，C語言差不多學完了
人工智慧入門需要掌握這些知識：
1.基礎數學知識：線性代數、概率論、統計學、圖論
2.基礎計算機知識：操作系統、linux、網路、編譯原理、數據結構、資料庫
3.編程語言基礎：C/C++、Python、java
4.人工智慧基礎知識：ID3、C4.5、邏輯回歸、SVM、分類器、等演算法的特性、性質、和其他演算法對比的區別等內容。
5.工具基礎知識：opencv、matlab、caffe等
要進入人工智慧行業，首先要有一定的數學功底，因為人工智慧不同於app開發，網頁開發、游戲開發等傳統的互聯網職位，先看看51cto學院人工智慧的課程，會有不少幫助。人工智慧是從數學中的「逼近理論」逐步演化而來的，當今人工智慧所使用的方法，最開始的時候大部分是數學家為了逼近某些比較難表示的非線性函數而使用的。後來隨著計算機性能的提高，計算機工作者，統計學家，開始嘗試用這套「逼近理論」解決一些分類問題。逐步發展成為現在的人工智慧局面。現在屬於人工智慧行業發展初期，各種可用的api函數都比較少，所以自己編寫演算法是必須要會的。
「人工智慧」一詞最初是在1956 年Dartmouth學會上提出的。從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
你是自學的，學習這些知識很有必要。
② 分類統計字元 C語言
例：使用while語句循環統計 ：
#include<stdio.h>
int main()
{
char c;
int letters_num = 0, space_num = 0, digit_num = 0, other_num = 0;
while ((c = getchar()) != ' ')//輸入換行符退出循環
{
if ((c >= 'a'&&c <= 'z') || (c >= 'A'&&c <= 'Z')) letters_num++;
else if (c == ' ') space_num++;
else if (c >= '0'&&c <= '9') digit_num++;
else other_num++;
}
printf("字母=%d，空格=%d，數字=%d，其他=%d", letters_num, space_num, digit_num, other_num);
return 0;
}
運行效果：
(2)分類器C語言擴展閱讀：
printf()函數的用法
1、printf()函數的調用格式為:printf("<格式化字元串>"，<參量表>)；
//__stdcall
int __cdecl printf(const char*p,...);
可變參數
printf在列印浮點數，不論原來是雙精度還是單精度，都變為雙精度（8位元組）
列印1位元組（char）2位元組（short）4位元組（int）==>4位元組,除了long long(8位元組)
void main()
{
③ c語言編程實現 基於最小錯誤率的貝葉斯決策
貝葉斯決策理論(Bayesian Decision Theory)
貝葉斯決策理論概述
貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。
貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。
貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是：
★已知類條件概率密度參數表達式和先驗概率
★利用貝葉斯公式轉換成後驗概率
★根據後驗概率大小進行決策分類
貝葉斯公式
設D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。對於任一事件x，P(x)>0，如圖
貝葉斯決策理論分析
（1）如果我們已知被分類類別概率分布的形式和已經標記類別的訓練樣本集合，那我們就需要從訓練樣本集合中來估計概率分布的參數。在現實世界中有時會出現這種情況。（如已知為正態分布了，根據標記好類別的樣本來估計參數，常見的是極大似然率和貝葉斯參數估計方法）
（2）如果我們不知道任何有關被分類類別概率分布的知識，已知已經標記類別的訓練樣本集合和判別式函數的形式，那我們就需要從訓練樣本集合中來估計判別式函數的參數。在現實世界中有時會出現這種情況。（如已知判別式函數為線性或二次的，那麼就要根據訓練樣本來估計判別式的參數，常見的是線性判別式和神經網路）
（3）如果我們既不知道任何有關被分類類別概率分布的知識，也不知道判別式函數的形式，只有已經標記類別的訓練樣本集合。那我們就需要從訓練樣本集合中來估計概率分布函數的參數。在現實世界中經常出現這種情況。（如首先要估計是什麼分布，再估計參數。常見的是非參數估計）
（4）只有沒有標記類別的訓練樣本集合。這是經常發生的情形。我們需要對訓練樣本集合進行聚類，從而估計它們概率分布的參數。（這是無監督的學習）
（5）如果我們已知被分類類別的概率分布，那麼，我們不需要訓練樣本集合，利用貝葉斯決策理論就可以設計最優分類器。但是，在現實世界中從沒有出現過這種情況。這里是貝葉斯決策理論常用的地方。
問題：假設我們將根據特徵矢量x 提供的證據來分類某個物體，那麼我們進行分類的標準是什麼？decide wj， if（p(wj|x)>p(wi|x)）(i不等於j)應用貝葉斯展開後可以得到p(x|wj)p(wj)>p(x|wi)p(wi)即或然率p(x|wj)/p(x|wi)>p(wi)/p(wj)，決策規則就是似然率測試規則。
結論：
對於任何給定問題，可以通過似然率測試決策規則得到最小的錯誤概率。這個錯誤概率稱為貝葉斯錯誤率，且是所有分類器中可以得到的最好結果。最小化錯誤概率的決策規則就是最大化後驗概率判據。
貝葉斯決策判據
貝葉斯決策理論方法是統計模式識別中的一個基本方法。貝葉斯決策判據既考慮了各類參考總體出現的概率大小，又考慮了因誤判造成的損失大小，判別能力強。貝葉斯方法更適用於下列場合：
(1) 樣本(子樣)的數量(容量)不充分大，因而大子樣統計理論不適宜的場合。
(2) 試驗具有繼承性，反映在統計學上就是要具有在試驗之前已有先驗信息的場合。用這種方法進行分類時要求兩點：
第一，要決策分類的參考總體的類別數是一定的。例如兩類參考總體(正常狀態Dl和異常狀態D2)，或L類參考總體D1，D2，…，DL(如良好、滿意、可以、不滿意、不允許、……)。
第二，各類參考總體的概率分布是已知的，即每一類參考總體出現的先驗概率P(Di)以及各類概率密度函數P(x／Di)是已知的。顯然，0≤P(Di)≤1，(i=l，2，…，L)，∑P(Di)=1。
對於兩類故障診斷問題，就相當於在識別前已知正常狀態D1的概率戶(D1)和異常狀態0：的概率P(D2)，它們是由先驗知識確定的狀態先驗概率。如果不做進一步的仔細觀測，僅依靠先驗概率去作決策，那麼就應給出下列的決策規則：若P(D1)>P(D2)，則做出狀態屬於D1類的決策；反之，則做出狀態屬於D2類的決策。例如，某設備在365天中，有故障是少見的，無故障是經常的，有故障的概率遠小於無故障的概率。因此，若無特B，j明顯的異常狀況，就應判斷為無故障。顯然，這樣做對某一實際的待檢狀態根本達不到診斷的目的，這是由於只利用先驗概率提供的分類信息太少了。為此，我們還要對系統狀態進行狀態檢測，分析所觀測到的信息。
④ 用c語言寫一個神經網路分類器大概要多少行代碼
RBF網路能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。
簡單說明一下為什麼RBF網路學習收斂得比較快。當網路的一個或多個可調參數（權值或閾值）對任何一個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全局逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每一個權值都要調整，從而導致全局逼近網路的學習速度很慢。BP網路就是一個典型的例子。
如果對於輸入空間的某個局部區域只有少數幾個連接權值影響輸出，則該網路稱為局部逼近網路。常見的局部逼近網路有RBF網路、小腦模型（CMAC）網路、B樣條網路等。
⑤ 計算機語言的分類及之間的聯系與區別
計算機高級編程語言按其程序的執行方式可以分為兩種：編譯型，解釋型
1.編譯型語言是指使用專門的編譯器、針對特定平台（操作系統）將某種高級語言源程序一次性「翻譯」成可被該平台硬體運行的機器碼(包括指令和操作數)，並包裝成該平台的操作系統所能識別和運行的格式。
這種語言的程序執行時效率高，可以脫離開發環境獨立運行，但如果要移植必須修改源程序，或者針對不同的平台採用不同的編譯器進行重新編譯。現在的多是高級語言，如c，c++，Pascal，LISP等都是編譯型的。
2.解釋型是指用專門的解釋器將某種高級語言源程序逐條解釋成特定平台的機器碼指令並立即執行，解釋一句執行一句，而不進行整體的編譯和鏈接處理。
3.java語言是解釋型和編譯型的結合，先採用通用的java編譯器將java源程序編譯成為與平台無關的中間產物，然後利用java虛擬機（JVM：Java Virtual Maching）進行解釋執行。
(5)分類器C語言擴展閱讀：
匯編語言
為了減輕使用機器語言編程的痛苦，人們進行了一種有益的改進：用一些簡潔的英文字母、符號串來替代一個特定的指令的二進制串，
比如，用"ADD"代表加法，"MOV"代表數據傳遞等等，這樣一來，人們很容易讀懂並理解程序在干什麼，糾錯及維護都變得方便了，這種程序設計語言就稱為匯編語言，即第二代計算機語言。
然而計算機是不認識這些符號的，這就需要一個專門的程序，專門負責將這些符號翻譯成二進制數的機器語言，這種翻譯程序被稱為匯編程序。
匯編語言同樣十分依賴於機器硬體，移植性不好，但效率仍十分高，針對計算機特定硬體而編制的匯編語言程序，能准確發揮計算機硬體的功能和特長，程序精煉而質量高，所以至今仍是一種常用而強有力的軟體開發工具。
匯編語言的實質和機器語言是相同的，都是直接對硬體操作，只不過指令採用了英文縮寫的標識符，更容易識別和記憶。它同樣需要編程者將每一步具體的操作用命令的形式寫出來。
⑥ C語言有分類別嗎
有，程序設計會用到C語言，電子工程也會用到C語言。。。
就程序設計而言，主要是針對軟體開發的，比如LINUX操作系統內核就是用它編寫的，此外好多游戲等應用軟體也使用它寫。。。
不過最近幾年在電子工程方面，也有用C語言代替匯編語言寫程序的，大多是匯編語言與C語言混合編寫，因為C語言比編程語言簡單，C語言是最接近硬體的高級語言，而匯編是低級語言，不好掌握。。。
不知道你是那一方面的專業，除這倆方面，還有很多地方會用到C語言的，因為
語言是最古老也是最有魅力的語言，好好掌握吧！！
⑦ 下載的程序的網站 70分
自己上CSDN上面搜索去，裡面很全，很廣，
⑧ c語言都有哪幾種分類
c語言總體有六種基本數據類型，它們分別是：
short int long float double char
在c語言中，數據類型主要分為基本類型，和構造類型，指針，void，其中最常用的就是基本和構造類型，這樣說概念可能有點模糊令你們，這樣說，基本類型中包括的就是我們熟悉的數值類型和字元類型，數值型是我們最常用到的，尤其是c小白，數值型中包括整型和浮點型，這兩個怎麼區分呢？
比如321，這個數值它沒有小數點，它叫做整型，與之對應的321.000，帶小數點的數值被稱為浮點型。
但是呢，即使是一個整數或者小數，計算機它也有自己能夠容納的一個數字長度，由此便出現了短整型和長整型，單精度和雙精度
短整型：short
長整型：long
單精度：float
雙精度：double
其中：
short 占據的內存大小是2 個byte；
int占據的內存大小是4 個byte；
long占據的內存大小是4 個byte；
float占據的內存大小是4 個byte；
double占據的內存大小是8 個byte；
char占據的內存大小是1 個byte。
命名規則：
1、盡量使用英語對變數進行證明，比如當命名總和時，可以用sum
2、命名時盡量和自己的喜好結合，在後期你可能會回來翻你之前的程序，試想一下，自己這起的啥名都不知道代表啥，加上沒有注釋，那簡直看起來就是別人家的代碼
3、命名時避開系統已經使用的單詞，比如int double class等
4、當命名為多個單詞時，盡量使每個單詞的開頭第一個字母為大寫，雖然執行起來比較復雜，但是對美觀性和可讀性非常棒
5、當命名循環變數時，一般使用i j k，命名一般變數時，一般使用n m ,一般命名字元類型的變數時使用c ch
⑨ 簡述c語言中的分類及每類特點
C 語言特點
1.C語言是一種成功的系統描述語言，用C語言開發的UNIX操作系統就是一個成功的範例;
2.同時C語言又是一種通用的程序設計語言，在國際上廣泛流行。世界上很多著名的計算公司都成功的開發了不同版本的C語言，很多優秀的應用程序也都使用C語言開發的，它是一種很有發展前途的高級程序設計語言。
3.C是中級語言。它把高級語言的基本結構和語句與低級語言的實用性結合起來。C 語言可以像匯編語言一樣對位、位元組和地址進行操作， 而這三者是計算機最基本的工作單元。 4.C是結構式語言。結構式語言的顯著特點是代碼及數據的分隔化，即程序的各個部分除了必要的信息交流外彼此獨立。這種結構化方式可使程序層次清晰，便於使用、維護以及調試。C 語言是以函數形式提供給用戶的，這些函數可方便的調用，並具有多種循環、條件語句控製程序流向，從而使程序完全結構化。
5.C語言功能齊全。具有各種各樣的數據類型，並引入了指針概念，可使程序效率更高。而且計算功能、邏輯判斷功能也比較強大，可以實現決策目的的游戲。
6. C語言適用范圍大。適合於多種操作系統，如Windows、DOS、UNIX等等；也適用於多種機型。C語言對編寫需要硬體進行操作的場合，明顯優於其它解釋型高級語言，有一些大型應用軟體也是用C語言編寫的。
7.C語言具有較好的可移植性，並具備很強的數據處理能力，因此適於編寫系統軟體，三維，二維圖形和動畫。它是數值計算的高級語言。常用的C語言IDE（集成開發環境）有Microsoft Visual C++，Dev-C++，Code::Blocks，Borland C++，Watcom C++，Borland C++ Builder，GNU DJGPP C++，Lccwin32 C Compiler 3.1，High C，Turbo C，C-Free，win-tc 等等…… c語言的學習 對於一個初學者，Microsoft Visual C++是一個比較好的軟體。界面友好，功能強大，調試也很方便。這是微軟出的一個C語言集成開發環境（IDE），主要有：VC++6.0、VS2005、VS2008、VS2010等，分為企業版和學生版等。對於初學者VC++6.0是比較容易上手的，但由於其對標准支持的不好可能使人養成不良編程習慣，因此論壇上也有人主張舍棄VC++6.0。 在unix/linux操作系統上，學習c語言一般使用vim/emacx來編輯源文件，使用gcc/cc來編譯源文件，使用make程序來管理編譯過程。
編輯本段發展歷史
c語言
C語言的祖先是BCPL語言。 1967年，劍橋大學的Martin Richards 對CPL語言進行了簡化，於是產生了BCPL（Basic Combined Pogramming Language)語言。 1970年，美國貝爾實驗室的Ken Thompson。以BCPL語言為基礎，設計出很簡單且很接近硬體的B語言（取BCPL的首字母）。並且他用B語言寫了第一個UNIX操作系統。 在1972年，美國貝爾實驗室的D.M.Ritchie在B語言的基礎上最終設計出了一種新的語言，他取了BCPL的第二個字母作為這種語言的名字，這就是C語言。 為了使UNIX操作系統推廣，1977年Dennis M.Ritchie 發表了不依賴於具體機器系統的C語言編譯文本《可移植的C語言編譯程序》。 1978年由美國電話電報公司(AT&T)貝爾實驗室正式發表了C語言。同時由B.W.Kernighan和D.M.Ritchie合著 c語言程序設計
了著名的《The C Programming Language》一書。通常簡稱為《K&R》，也有人稱之為《K&R》標准。但是，在《K&R》中並沒有定義一個完整的標准C語言，後來由美國國家標准化協會（American National Standards Institute）在此基礎上制定了一個C語言標准，於一九八三年發表。通常稱之為ANSI C。 K&R第一版在很多語言細節上也不夠精確，對於pcc這個「參照編譯器」來說，它日益顯得不切實際；K&R甚至沒有很好表達它所要描述的語言，把後續擴展扔到了一邊。最後，C在早期項目中的使用受商業和政府合同支配，它意味著一個認可的正式標準是重要的。因此（在M. D. McIlroy的催促下），ANSI於1983年夏天，在CBEMA的領導下建立了X3J11委員會，目的是產生一個C標准。X3J11在1989年末提出了一個他們的報告[ANSI 89]，後來這個標准被ISO接受為ISO/IEC 9899-1990。 1990年，國際標准化組織ISO（International Organization for Standards）接受了89 ANSI C 為I SO C 的標准（ISO9899-1990）。1994年，ISO修訂了C語言的標准。 1995年，ISO對C90做了一些修訂，即「1995基準增補1（ISO/IEC/9899/AMD1:1995）」。1999年，ISO有對C語言標准進行修訂，在基本保留原來C語言特徵的基礎上，針對應該的需要，增加了一些功能，尤其是對C++中的一些功能，命名為ISO/IEC9899:1999。 2001年和2004年先後進行了兩次技術修正。 目前流行的C語言編譯系統大多是以ANSI C為基礎進行開發的，但不同版本的C編譯系統所實現的語言功能和語法規則有略有差別