分之演算法優勢
Ⅰ 英國留學gpa演算法究竟怎麼算比較有優勢
從以往經驗來看，大多數英國大學並不願意算學生的平均分，畢竟好大學申請人非常多，申請旺季人家也沒有那麼多時間一個一個算平均分。所以，如果學校開具的官方成績單上有平均分的話，他們會直接認可那個平均分。 在學校開具的官方成績單上，有兩種算分方法較為普遍，一種是算數平均分，一種是加權平均分。 其中，算數平均分就是所有學科成績的平均數，各科的學分對這個結果沒有任何影響，也就是說，如果你的2學分的體育選修課課程成績是滿分，和你的6學分的數學專業課成績是滿分，在這種計算方法下是完全相同的結果。這種演算法適合那些學分少的課程或選修課等成績很突出，而學分高或專業課成績一般的同學。 然而，加權平均分則不同，它是用各個學科成績的分數乘以相應的學分的比重所計算出來的經過加權後的平均分。這種演算法，最適合那些學分高的課程成績很高，學分低的課程成績較低的同學使用。https://www.douban.com/group/topic/106501523/
Ⅱ 數據挖掘十大經典演算法及各自優勢
數據挖掘十大經典演算法及各自優勢
不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹構造過程中進行剪枝；3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9. Naive Bayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以 及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。
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Ⅲ 二分法的優缺點
一、二分法的優點：
1、計算簡單，方法可靠；
2、對f (x) 要求不高(只要連續即可) ；
3、收斂性總能得到保證；
4、二分法計算過程簡單, 對)(xf要求不高（只要連續即可）,程序容易實現。
二、二分法的缺點：可在大范圍內求根，該方法收斂較慢,且不能求重根和復根, 其收斂速度僅與一個以 1/2為比值的等比級數相同，通常用於求根的初始近似值,而後在使用其它的求根方法。
(3)分之演算法優勢擴展閱讀：
二分法的求法：
1、確定區間[a，b]，驗證f(a)·f(b)<0,給定精確度ξ。
2、求區間(a，b)的中點c。
3、計算f(c)：
（1）若f(c)=0，則c就是函數的零點；
（2）若f(a)·f(c)<0,則令b=c；
（3）若f(c)·f(b)<0,則令a=c；
（4）判斷是否達到精確度ξ:即若|a-b|<ξ，則得到零點近似值a(或b)，否則重復2-4。
Ⅳ 演算法可以使用哪些描述方式，各有什麼優勢
演算法的描述方式主要有自然語言,流程圖,偽代碼等,它們的優勢和不足可以簡單地歸納如下：1、自然語言優勢：自然語言描述的演算法通俗易懂,不用專門的訓練不足：a.由於自然語言的歧義性,容易導致演算法執行的不確定性.b.自然語言的語句一般較長,導致描述的演算法太長.c.當一個演算法中循環和分歧較多時就很難清晰地表示出來.d.自然語言表示的演算法不便翻譯成計算機程序設計語言.2、流程圖優勢：流程圖描述的演算法清晰簡潔,容易表達選擇結構,它不依賴於任何具體的計算機和計算機程序設計語言,從而有利於不同環境的程序設計.不足：不易書寫,修改起來比較費事,可以藉助於專用的流程圖製作軟體來提升繪制和修改.3、偽代碼優勢：偽代碼迴避了程序設計語言的嚴格、煩瑣的書寫格式,書寫方便,同時具備格式緊湊,易於理解,便於向計算機程序設計語言過渡的優點.不足：由於偽代碼的種類繁多,語句不容易規范,有時會產生誤讀.
Ⅳ 演算法可以使用哪些描述方式，各有什麼優勢
演算法的描述方式主要有自然語言，流程圖，偽代碼等，它們的優勢和不足可以簡單地歸納如下：1、自然語言優勢：自然語言描述的演算法通俗易懂，不用專門的訓練不足：a.由於自然語言的歧義性，容易導致演算法執行的不確定性。b.自然語言的語句一般較長，導致描述的演算法太長。c.當一個演算法中循環和分歧較多時就很難清晰地表示出來。d.自然語言表示的演算法不便翻譯成計算機程序設計語言。2、流程圖優勢：流程圖描述的演算法清晰簡潔，容易表達選擇結構，它不依賴於任何具體的計算機和計算機程序設計語言，從而有利於不同環境的程序設計。不足：不易書寫，修改起來比較費事，可以藉助於專用的流程圖製作軟體來提升繪制和修改。3、偽代碼優勢：偽代碼迴避了程序設計語言的嚴格、煩瑣的書寫格式，書寫方便，同時具備格式緊湊，易於理解，便於向計算機程序設計語言過渡的優點。不足：由於偽代碼的種類繁多，語句不容易規范，有時會產生誤讀。
Ⅵ 計算機演算法的優點和缺點各有哪些
再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解,逆著這個行進方向,從終點向始點計算,在選定系統行進方向之後,常比線性規劃法更為有效,由每個階段都作出決策,從而使整個過程達到最優化。所謂多階段決策過程,特別是對於那些離散型問題。實際上,動態規劃法就是分多階段進行決策,其基本思路是，原問題的解即子問題的解的合並
不好意思啊,就是把研究問題分成若干個相互聯系的階段,逐次對每個階段尋找某種決策,用來解決多階段決策過程問題的一種最優化方法，就是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題：按時空特點將復雜問題劃分為相互聯系的若干個階段。字面上的解釋是「分而治之」動態規劃法[dynamic
programming
method
(dp)]是系統分析中一種常用的方法。在水資源規劃中,往往涉及到地表水庫調度、水資源量的合理分配、優化調度等問題,而這些問題又可概化為多階段決策過程問題。動態規劃法是解決此類問題的有效方法。動態規劃法是20世紀50年代由貝爾曼（r,使整個過程達到最優.
bellman）等人提出。許多實際問題利用動態規劃法處理,故又稱為逆序決策過程。
回溯法是一種選優搜索法，按選優條件向前搜索，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法，而滿足回溯條件的某個狀態的點稱為「回溯點」。
在計算機科學中，分治法是一種很重要的演算法
Ⅶ 機器學習中常見的演算法的優缺點之決策樹
決策樹在機器學習中是一個十分優秀的演算法，在很多技術中都需要用到決策樹這一演算法，由此可見，決策樹是一個經典的演算法，在這篇文章中我們給大家介紹決策樹演算法的優缺點，希望這篇文章能夠更好的幫助大家理解決策樹演算法。
其實決策樹倍受大家歡迎的原因就是其中的一個優勢，那就是易於解釋。同時決策樹可以毫無壓力地處理特徵間的交互關系並且是非參數化的，因此你不必擔心異常值或者數據是否線性可分。但是決策樹的有一個缺點就是不支持在線學習，於是在新樣本到來後，決策樹需要全部重建。另一個缺點就是容易出現過擬合，但這也就是諸如隨機森林RF之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林經常是很多分類問題的贏家，決策樹訓練快速並且可調，同時大家無須擔心要像支持向量機那樣調一大堆參數，所以在以前都一直很受歡迎。
那麼決策樹自身的優點都有什麼呢，總結下來就是有六點，第一就是決策樹易於理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規則。第二就是可以同時處理標稱型和數值型數據。第三就是比較適合處理有缺失屬性的樣本。第四就是能夠處理不相關的特徵。第五就是測試數據集時，運行速度比較快。第六就是在相對短的時間內能夠對大型數據源做出可行且效果良好的結果。
那麼決策樹的缺點是什麼呢？總結下來有三點，第一就是決策樹容易發生過擬合，但是隨機森林可以很大程度上減少過擬合。第二就是決策樹容易忽略數據集中屬性的相互關聯。第三就是對於那些各類別樣本數量不一致的數據，在決策樹中，進行屬性劃分時，不同的判定準則會帶來不同的屬性選擇傾向；信息增益准則對可取數目較多的屬性有所偏好，而增益率准則CART則對可取數目較少的屬性有所偏好，但CART進行屬性劃分時候不再簡單地直接利用增益率盡心劃分，而是採用一種啟發式規則。
通過上述的內容相信大家已經知道了決策樹的優點和缺點了吧，大家在學習或者使用決策樹演算法的時候可以更好的幫助大家理解決策樹的具體情況，只有了解了這些演算法，我們才能夠更好的使用決策樹演算法。
Ⅷ 用於數據挖掘的聚類演算法有哪些，各有何優勢
聚類方法的分類，主要分為層次化聚類演算法，劃分式聚類演算法，基於密度的聚類演算法，基於網格的聚類演算法，基於模型的聚類演算法等。
而衡量聚類演算法優劣的標准主要是這幾個方面：處理大的數據集的能力；處理任意形狀，包括有間隙的嵌套的數據的能力；演算法處理的結果與數據輸入的順序是否相關，也就是說演算法是否獨立於數據輸入順序；處理數據雜訊的能力；是否需要預先知道聚類個數，是否需要用戶給出領域知識；演算法處理有很多屬性數據的能力，也就是對數據維數是否敏感。
.聚類演算法主要有兩種演算法，一種是自下而上法（bottom-up），一種是自上而下法（top-down）。這兩種路徑本質上各有優勢，主要看實際應用的時候要根據數據適用於哪一種，Hierarchical methods中比較新的演算法有BIRCH主要是在數據體量很大的時候使用；ROCK優勢在於異常數據抗干擾性強……
關於數據挖掘的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。這種教學方式能夠引發學員的獨立思考及主觀能動性，學員掌握的技能知識可以快速轉化為自身能夠靈活應用的技能，在面對不同場景時能夠自由發揮。點擊預約免費試聽課。
Ⅸ 比較演算法優缺點：
1.先來先服務先來先服務（FCFS, First Come First Serve）是最簡單的調度演算法，按先後順序進行調度。1. 定義按照作業提交或進程變為就緒狀態的先後次序，分派CPU；當前作業或進程佔用CPU，直到執行完或阻塞，才出讓CPU（非搶占方式）。在作業或進程喚醒後（如I/O完成），並不立即恢復執行，通常等到當前作業或進程出讓CPU。2.適用場景比較有利於長作業，而不利於短作業。有利於CPU繁忙的作業，而不利於I/O繁忙的作業。
2. 輪轉法輪轉法(Round Robin)是讓每個進程在就緒隊列中的等待時間與享受服務的時間成正比例。1. 定義將系統中所有的就緒進程按照FCFS原則，排成一個隊列。每次調度時將CPU分派給隊首進程，讓其執行一個時間片。時間片的長度從幾個ms到幾百ms。在一個時間片結束時，發生時鍾中斷。調度程序據此暫停當前進程的執行，將其送到就緒隊列的末尾，並通過上下文切換執行當前的隊首進程。進程可以未使用完一個時間片，就出讓CPU（如阻塞）。2. 時間片長度的確定時間片長度變化的影響過長－>退化為FCFS演算法，進程在一個時間片內都執行完，響應時間長。過短－>用戶的一次請求需要多個時間片才能處理完，上下文切換次數增加，響應時間長。對響應時間的要求：T(響應時間)=N(進程數目)*q(時間片)就緒進程的數目：數目越多，時間片越小系統的處理能力：應當使用戶輸入通常在一個時間片內能處理完，否則使響應時間，平均周轉時間和平均帶權周轉時間延長。
3. 多級反饋隊列演算法多級反饋隊列演算法(Round Robin with Multiple Feedback)是輪轉演算法和優先順序演算法的綜合和發展。1. 定義設置多個就緒隊列，分別賦予不同的優先順序，如逐級降低，隊列1的優先順序最高。每個隊列執行時間片的長度也不同，規定優先順序越低則時間片越長，如逐級加倍。新進程進入內存後，先投入隊列1的末尾，按FCFS演算法調度；若按隊列1一個時間片未能執行完，則降低投入到隊列2的末尾，同樣按FCFS演算法調度；如此下去，降低到最後的隊列，則按「時間片輪轉」演算法調度直到完成。僅當較高優先順序的隊列為空，才調度較低優先順序的隊列中的進程執行。如果進程執行時有新進程進入較高優先順序的隊列，則搶先執行新進程，並把被搶先的進程投入原隊列的末尾。2.優點為提高系統吞吐量和縮短平均周轉時間而照顧短進程。為獲得較好的I/O設備利用率和縮短響應時間而照顧I/O型進程。不必估計進程的執行時間，動態調節3. 幾點說明I/O型進程：讓其進入最高優先順序隊列，以及時響應I/O交互。通常執行一個小時間片，要求可處理完一次I/O請求的數據，然後轉入到阻塞隊列。計算型進程：每次都執行完時間片，進入更低級隊列。最終採用最大時間片來執行，減少調度次數。I/O次數不多，而主要是CPU處理的進程。在I/O完成後，放回優先I/O請求時離開的隊列，以免每次都回到最高優先順序隊列後再逐次下降。為適應一個進程在不同時間段的運行特點，I/O完成時，提高優先順序；時間片用完時，降低優先順序。
4. 優先順序法優先順序演算法（Priority Scheling）是多級隊列演算法的改進，平衡各進程對響應時間的要求。適用於作業調度和進程調度，可分成搶先式和非搶先式。1. 靜態優先順序作業調度中的靜態優先順序大多按以下原則確定：由用戶自己根據作業的緊急程度輸入一個適當的優先順序。由系統或操作員根據作業類型指定優先順序。系統根據作業要求資源情況確定優先順序。進程的靜態優先順序的確定原則：按進程的類型給予不同的優先順序。將作業的情態優先順序作為它所屬進程的優先順序。2. 動態優先順序進程的動態優先順序一般根據以下原則確定：根據進程佔用有CPU時間的長短來決定。根據就緒進程等待CPU的時間長短來決定。
5．短作業優先法短作業優先（SJF, Shortest Job First）又稱為「短進程優先」SPN(Shortest Process Next)；這是對FCFS演算法的改進，其目標是減少平均周轉時間。1. 定義對預計執行時間短的作業（進程）優先分派處理機。通常後來的短作業不搶先正在執行的作業。2. SJF的特點(1) 優點：比FCFS改善平均周轉時間和平均帶權周轉時間，縮短作業的等待時間；提高系統的吞吐量；(2) 缺點：對長作業非常不利，可能長時間得不到執行；未能依據作業的緊迫程度來劃分執行的優先順序；難以准確估計作業（進程）的執行時間，從而影響調度性能。3. SJF的變型「最短剩餘時間優先」SRT(Shortest Remaining Time)（允許比當前進程剩餘時間更短的進程來搶占）「最高響應比優先」HRRN(Highest Response Ratio Next)（響應比R = (等待時間 + 要求執行時間) / 要求執行時間，是FCFS和SJF的折衷）6. 最高響應比優先法最高響應比優先法(HRN，Highest Response_ratio Next)是對FCFS方式和SJF方式的一種綜合平衡。FCFS方式只考慮每個作業的等待時間而未考慮執行時間的長短，而SJF方式只考慮執行時間而未考慮等待時間的長短。因此，這兩種調度演算法在某些極端情況下會帶來某些不便。HRN調度策略同時考慮每個作業的等待時間長短和估計需要的執行時間長短，從中選出響應比最高的作業投入執行。響應比R定義如下： R =(W+T)/T = 1+W/T其中T為該作業估計需要的執行時間，W為作業在後備狀態隊列中的等待時間。每當要進行作業調度時，系統計算每個作業的響應比，選擇其中R最大者投入執行。這樣，即使是長作業，隨著它等待時間的增加，W / T也就隨著增加，也就有機會獲得調度執行。這種演算法是介於FCFS和SJF之間的一種折中演算法。由於長作業也有機會投入運行，在同一時間內處理的作業數顯然要少於SJF法，從而採用HRN方式時其吞吐量將小於採用SJF 法時的吞吐量。另外，由於每次調度前要計算響應比，系統開銷也要相應增加。
Ⅹ 存儲器管理的幾種動態分區分配演算法有什麼特點優缺點都是什麼
動態分區分配演算法：
1.首次適應演算法（FF/first fit）
2.循環首次適應演算法（next fit）
3.最佳適應演算法（best fit）
從最小的分區開始分配
4.最壞適應演算法（worst fit）
從最大的分區開始分配
5.快速適應演算法/分類搜索法(quick fit)
將空閑分區根據其容量的大小進行分類