摘要：
本篇文章给大家谈谈em算法c语言，以及em算法实现对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、C语言中0.5f代表啥,和0.5F有区别么?... 本篇文章给大家谈谈em算法c语言，以及em算法实现对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、C语言中0.5f代表啥,和0.5F有区别么?
- 2、NLP自然语言处理
- 3、em算法的基本思想和步骤
- 4、用C语言编制的求模逆元的扩展欧几里德算法,只要能基本上实现这个功能...
- 5、统计机器翻译的模型
- 6、如何系统地学习数据挖掘
C语言中0.5f代表啥,和0.5F有区别么?
在C语言中，f代表浮点数类型或是用于表示函数名。在C语言中，f是一个预定义标识符，代表浮点数类型。它用于表示单精度浮点数和双精度浮点数。在C语言中，浮点数类型包括单精度浮点数和双精度浮点数。
f 输出5位，但由于没有设置小数位，是默认的6位小数，所以实际宽度肯定大于5位。于是这个和%f没区别。 输出23的时候，就是230000 0f 设置0位小数，也就是只输出整数部分，不足5位的补空格。
在C语言中，有单精度浮点数（float）和双精度浮点数（double），给浮点数变量赋值，请见如下例子：单精度浮点数变量的赋值：float f=0.5f；//0.5f表明该常数为单精度数。
常数 0.5 默认 处理成 double 型。0.5f 规定 它 是 float 型.其实这不是什么大问题。相对C语言中别的问题，这个可以完全忽略。--- float D； // 这叫声明。D=0.5； // 这叫赋值语句。
输出不同。lf\n：double类型以%lf\n格式输出数据时不会自动转成%lf\n格式，会导致输入值错误。%f\n：float类型以%f\n格式输出数据时会自动转成%f\n格式，不会导致输入值错误。
由于精度的原因，输出%lf和%f的数据不同，可能会造成错误。主要有一下四点区别：代表的数据类型不同 f代表单精度浮点型数据（float），%lf代表双精度浮点型数据（double）。
NLP自然语言处理
自然语言处理（Natural language Processing，简称 NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在让计算机能理解和生成人类语言。它是计算机程序能够读懂、理解和生成人类语言的技术。
自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域，它不仅研究语言学，更研究如何让计算机处理这些语言。
NLP （Natural language processing），自然语言处理，是人工智能（AI）的一个子领域。
自然语言处理 （英语：natural language processing，缩写作 NLP） 是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。
em算法的基本思想和步骤
EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。缺点也还是有的：初值敏感，局部最优。
实例 [2]中给出极大似然与EM算法的实例。
总体来说，EM的算法流程如下：初始化分布参数重复直到收敛：E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。M步骤：重新估计分布参数，以使得数据的似然性最大，给出未知变量的期望估计。
这列算法都成为EM算法。大西瓜：它是一种迭代式的方法，其基本思法是：若参数 s 已知，则可根据训练数据推断出最优隐变量 Z 的值（E 步）；反之，若 Z 的值已知，则可方便地对参数 s 做极大似然估计（M 步）。
用C语言编制的求模逆元的扩展欧几里德算法,只要能基本上实现这个功能...
然后就可以得出 1 = p - xi * a，此时的a和p已经不是我们初始的a和p了，我们需要往前推，推到 1= y p + x*a 为止，此时得出的x就是a的逆元，当然如果逆元x为负数，或者比p大，要对其就行取余操作。
即3^m的逆元就是3^n， n=255-m，那么求一个数A的逆元，可以先通过上面生成的反查表查出A对于3的幂次m，再用255－m=n，在正向表中查出3的n次幂，那个数就是A的逆元，这样求一个逆元就只是两次查表操作了。
学好C语言的四种程序结构 （1）顺序结构 顺序结构的程序设计是最简单的，只要按照解决问题的顺序写出相应的语句就行，它的执行顺序是自上而下，依次执行。
操作系统、数据库、设计模式、软件工程、数据结构与算法编程是编定中文简称，就是让计算机代码解决某个问题，对某个计算体系规定一定的运算方式，使计算体系按照该计算方式运行，并最终得到相应结果的过程。
如今在 Internet 上流传的“真正”的程序员据说是这样的： （1） 真正的程序员没有进度表，只有讨好领导的马屁精才有进度表，真正的程序员会让领导提心吊胆。 （2） 真正的程序员不写使用说明书，用户应当自己去猜想程序的功能。
统计机器翻译的模型
1、在获取了Viterbi对齐后，可以只统计该对齐结果的相关统计量，亦可以根据该对齐，做少许修改后（即寻找“临近”的对齐）后再计算统计量。IBM 3，4，5及Model 6都是采用这种方法。
2、汉语语音识别系统搭建音素识别模型大约有200个。语言模型技术广泛应用于语音识别、OCR、机器翻译、输入法等产品上。语言模型建模过程中，包括词典、语料、模型选择，对产品的性能有至关重要的影响。
3、统计机器翻译的首要任务是为语言的产生构造某种合理的统计模型，并在此统计模型基础上，定义要估计的模型参数，并设计参数估计算法。
4、一般的基于语料库（Corpus-Based）的机译系统就是基于统计的机器翻译，因为这一领域异军突起，统计就是统计平行语料，由此衍生出许多不同的统计模型。
5、基于句法的模型 基于句法的统计机器翻译最早可以追溯到上世纪90年代初，当时同步树粘接语法（Synchronous Tree-adjoining Grammar，简称STAG）和反向转录语法（Inversion Transduction Grammar，简称ITG）相继提出来并被应用到机器翻译上。
如何系统地学习数据挖掘
1、保险公司、移动通讯），其他行业的应用 就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为 这是历史发展的必然。
2、你需要掌握以下基础知识，为你的数据挖掘之旅打下坚实基础。数学基础线性代数、概率论、统计学等数学基础是数据挖掘的基石，为你的数据挖掘之旅打下坚实基础。
3、理论基础入门教材： 数据挖掘导论 java机器学习的库使用 Mahout in Action 用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。
4、Ng的视频课程，超级棒。结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。
5、进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。
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