编程的50种基础算法（编程的50种基础算法）
机器学习一般常用的算法有哪些?
学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。
最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f（X） 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。对于想了解机器学习基础知识的新手，本文将概述数据科学家使用的 top 10 机器学习算法。 线性回归线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。
本文将简要介绍一些机器学习中常用的算法。决策树决策树算法基于一系列规则，用于预测给定数据集属于哪个类别。这些规则“分支”出一棵树，每个分支就是一条决策路径，树的“叶子”是预测结果。线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。
数据结构有哪些基本算法
数据结构中的基本算法有查找，排序，快速排序，堆排序，归并排序，二分搜索算法等等，数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构是计算机存储、组织数据的方式。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。
排序算法有简单排序（包括冒泡排序、插入排序、选择排序）快速排序，很常见的堆排序，归并排序，最稳定的，即没有太差的情况搜索算法最基础的有二分搜索算法，最常见的搜索算法，前提是序列已经有序还有深度优先和广度有限搜索；及使用剪枝，A*，hash表等方法对其进行优化。
◆ 数据元素：就是数据的基本单位，在某些情况下，数据元素也称为元素、结点、顶点、记录。数据元素有时可以由若干数据项组成。◆ 数据类型：是一个值的集合以及在这些值上定义的一组操作的总称。
图是表示一对两个集合的非线性数据结构：G={V， E}，其中 V 是顶点（节点）的集合，而 E 是边（箭头）的集合。节点是由边互连的值 - 描述两个节点之间的依赖关系（有时与成本/距离相关联）的线。图有两种主要类型：有向图和无向图。
排序算法有很多，所以在特定情景中使用哪一种算法很重要。为了选择合适的算法，可以按照建议的顺序考虑以下标准： （1）执行时间 （2）存储空间 （3）编程工作 对于数据量较小的情形，（1）（2）差别不大，主要考虑（3）；而对于数据量大的，（1）为首要。
c语言有哪些算法
1、. 特殊运算：有括号（），下标[]，成员（→，.）等几种。
2、排序算法是数据处理中非常基础的算法之一。在C语言中，常用的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。这些排序算法可以用于对数组、列表或其他数据结构进行排序操作。每种排序算法都有其特点和适用场景。搜索算法 搜索算法是用于在数据结构中查找特定元素的算法。
3、C语言大牛雅荐的七大经典排序算法 冒泡排序 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会是最大的数；针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；重复步骤1~3，直到排序完成。
4、穷举法 穷举法简单粗暴，没有什么问题是搞不定的，只要你肯花时间。同时对于小数据量，穷举法就是最优秀的算法。就像太祖长拳，简单，人人都能会，能解决问题，但是与真正的高手过招，就颓了。
5、C语言中计算一个数的N次方可以用库函数pow来实现，还可以直接使用2^3就可以算出结果。pow函数原型：double pow（double x，double y）。其中x值是底数，y值是幂。举例：double a=pow（14，2）计算14的平方。注意：使用pow函数时，需要将头文件#includemath.h包含进源文件中。
6、常用的c语言排序算法主要有三种即冒泡法排序、选择法排序、插入法排序。冒泡排序冒泡排序：是从第一个数开始，依次往后比较，在满足判断条件下进行交换。
想了解机器学习,需要知道哪些基础算法?
学习向量量化算法（简称 LVQ）学习向量量化也是机器学习其中的一个算法。可能大家不知道的是，K近邻算法的一个缺点是我们需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法（简称 LVQ）是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。
聚类算法 聚类算法比较多，最有名的莫过于kmean算法了， K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。
本篇内容主要是面向机器学习初学者，介绍常见的机器学习算法，当然，欢迎同行交流。哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据-挖掘知识-预测未来。
本文将简要介绍一些机器学习中常用的算法。决策树决策树算法基于一系列规则，用于预测给定数据集属于哪个类别。这些规则“分支”出一棵树，每个分支就是一条决策路径，树的“叶子”是预测结果。线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。
我们不知道函数 f 的样子或形式。如果我们知道的话，我们将会直接使用它，不需要用机器学习算法从数据中学习。最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f（X） 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。