演算法英語
① 求計算機演算法英文論文
已經發送，是相關的論文，和你的論題還有點差距，註：假如收件箱沒有的話建議看看垃圾郵件是否被攔截了。
② 演算法英語翻譯
這次,要求你找到 A+B,A,B為多項式
輸入：
每個輸入文件包含一個測試用例。每個測試用例占兩行，每行包含一個多項式的信息，K N1 aN1 N2 aN2 ... Nk aNk,K表示多項式中一段非零的項目，Ni 和 aNi表示 相對應的指數和系數。假設 1 <= K <= 10, 0 <= NK < ... < N2 < N1 <=1000.
輸出：
對於每一格測試用例，你應該在一行中輸出A和B的總和，輸出格式要與輸入格式一樣。注意每一行的結尾不能有 多餘的空格。輸出精度控制在小數點後一位
例如輸入
2 1 2.4 0 3.2
2 2 1.5 1 0.5
輸出例子 ：
3 2 1.5 1 2.9 0 3.2
③ FLDA 是人工智慧演算法么全名中英文是啥啊
應該不是。
人工智慧之機器學習體系匯總
監督學習 Supervised learning
Fisher的線性判別 Fisher』s linear discriminant
線性回歸 Linear regression
Logistic回歸 Logistic regression
多項Logistic回歸 Multinomial logistic regression
樸素貝葉斯分類器 Naive Bayes classifier
感知 Perceptron
支持向量機 Support vector machine
分類和回歸樹（CART） Classification and regression tree (CART)
迭代Dichotomiser 3（ID3） Iterative Dichotomiser 3(ID3)
C4.5演算法 C4.5 algorithm
C5.0演算法 C5.0 algorithm
卡方自動交互檢測（CHAID） Chi-squared Automatic Interaction Detection(CHAID)
決策殘端 Decision stump
ID3演算法 ID3 algorithm
隨機森林 Random forest
SLIQ
樸素貝葉斯 Naive Bayes
高斯貝葉斯 Gaussian Naive Bayes
多項樸素貝葉斯 Multinomial Naive Bayes
平均一依賴性評估（AODE） Averaged One-Dependence Estimators(AODE)
貝葉斯信念網路（BNN） Bayesian Belief Network(BBN)
貝葉斯網路（BN） Bayesian Network(BN)
自動編碼器 Autoencoder
反向傳播 Backpropagation
玻爾茲曼機 Boltzmann machine
卷積神經網路 Convolutional neural network
Hopfield網路 Hopfield network
多層感知器 Multilayer perceptron
徑向基函數網路（RBFN） Radial basis function network(RBFN)
受限玻爾茲曼機 Restricted Boltzmann machine
回歸神經網路（RNN） Recurrent neural network(RNN)
自組織映射（SOM） Self-organizing map(SOM)
尖峰神經網路 Spiking neural network
人工神經網路 Artificial neural network
貝葉斯 Bayesian
決策樹 Decision Tree
線性分類 Linear classifier
無監督學習 Unsupervised learning
k-最近鄰演算法（K-NN） k-nearest neighbors classification(K-NN)
局部異常因子 Local outlier factor
BIRCH
DBSCAN
期望最大化（EM） Expectation-maximization(EM)
模糊聚類 Fuzzy clustering
K-means演算法 K-means algorithm
k-均值聚類 K-means clustering
k-位數 K-medians
平均移 Mean-shift
OPTICS演算法 OPTICS algorithm
單連鎖聚類 Single-linkage clustering
概念聚類 Conceptual clustering
先驗演算法 Apriori algorithm
Eclat演算法 Eclat algorithm
FP-growth演算法 FP-growth algorithm
對抗生成網路
前饋神經網路 Feedforward neurral network
邏輯學習機 Logic learning machine
自組織映射 Self-organizing map
極端學習機 Extreme learning machine
人工神經網路 Artificial neural network
關聯規則學習 Association rule learning
分層聚類 Hierarchical clustering
聚類分析 Cluster analysis
異常檢測 Anomaly detection
半監督學習 Semi-supervised learning
生成模型 Generative models
低密度分離 Low-density separation
基於圖形的方法 Graph-based methods
聯合訓練 Co-training
強化學習 Reinforcement learning
時間差分學習 Temporal difference learning
Q學習 Q-learning
學習自動 Learning Automata
狀態-行動-回饋-狀態-行動（SARSA） State-Action-Reward-State-Action(SARSA)
深度學習 Deep learning
深度信念網路 Deep belief machines
深度卷積神經網路 Deep Convolutional neural networks
深度遞歸神經網路 Deep Recurrent neural networks
分層時間記憶 Hierarchical temporal memory
深度玻爾茲曼機（DBM） Deep Boltzmann Machine(DBM)
堆疊自動編碼器 Stacked Boltzmann Machine
生成式對抗網路 Generative adversarial networks
遷移學習 Transfer learning
傳遞式遷移學習 Transitive Transfer Learning
其他
主成分分析（PCA） Principal component analysis(PCA)
主成分回歸（PCR） Principal component regression(PCR)
因子分析 Factor analysis
Bootstrap aggregating (Bagging)
AdaBoost
梯度提升機（GBM） Gradient boosting machine(GBM)
梯度提升決策樹（GBRT） Gradient boosted decision tree(GBRT)
集成學習演算法
降維
④ algorithm與arithmatic的區別,到底那個詞在英文中是演算法的意思
詞性不同,algorithm是名詞,algorithmic是形容詞.
algorithm
[英]['ælɡərɪðəm][美][ˈælɡəˌrɪðəm]
n.運演算法則; 演演算法; 計算程序;
An algorithm then scrapes the web for relevant historical content--newsclippings, pictures, video footage.
記錄完故事後,Story Coach的演算法會在互聯網上搜索與故事相關的歷史資料——新聞片段、圖片、視頻等.
algorithmic
[英]ˌælgə'rɪðmɪk [美]ˌælgə'rɪðmɪk
adj. 演算法的,規則系統的
[例句]Professional criminals are increasingly likely to outflank legitimate companies in competing for google 's algorithmic attention , security professionals say.
網路安全專家表示,在爭取谷歌（google）搜索演算法的關注度方面,職業犯罪分子越來越可能比合法公司智高一籌.
⑤ 演算法的英語翻譯 演算法用英語怎麼說
algorithm
['ælɡərɪðəm]
n. 演算法
The compare algorithm is used to do the comparison.
比較演算法是用來比較屬性值的。
⑥ 演算法英語 翻譯
不翻譯了，我就按樣例解釋下吧。
7 頂點的數量
1 頂點的0 的出度數
2 3 與頂點0相連頂點2 權為3
2 頂點的1 的出度數
0 5 與頂點1相連頂點0 權為5
3 3 與頂點1相連頂點3 權為3
0 頂點的2 的出度數 後面類推。。。。。
1
2 8
6 最後一行一個數 查找的起始點
輸入必須用scanf（）函數讀取 輸入內容描述如下：
輸入以一個指定的頂點數量整數占據一行開始 ， 接下來的數據將指明每個頂點的流出邊（從0開始遞加） 每個頂點的這組數據的第一行是流出邊的數量，接下來有相應的行數，每行有兩個整數分別表示另一個頂點和該流出邊的權值，中間用一個空格隔開。另外那另一頂點也是升序出現。
最後一行是查找開始的頂點。
（在任務2目錄中的input1輸入文件中指定了問題使用的來自與每周工作相關的圖，將其中的a用0替換，b用1替換，以此類推。。。）
輸出必須用printf程序，輸出內容描述如下：
輸出必須是最短路徑長度以升序的方式（對於起始點的長度用0）例如程序可用printf（ 「%d\n」,distance[i] ) ; distance[i]是相關點的最短路徑長(output1 文件是input1 的輸出)
⑦ algorithm與arithmatic的區別，到底那個詞在英文中是演算法的意思
詞性不同，algorithm是名詞，algorithmic是形容詞。
algorithm
[英]['ælɡərɪðəm][美][ˈælɡəˌrɪðəm]
n.運演算法則; 演演算法; 計算程序;
An algorithm then scrapes the web for relevant historical content--newsclippings, pictures, video footage.
記錄完故事後，Story Coach的演算法會在互聯網上搜索與故事相關的歷史資料——新聞片段、圖片、視頻等。
algorithmic
[英]ˌælgə'rɪðmɪk [美]ˌælgə'rɪðmɪk
adj. 演算法的，規則系統的
[例句]Professional criminals are increasingly likely to outflank legitimate companies in competing for google 's algorithmic attention , security professionals say.
網路安全專家表示，在爭取谷歌（google）搜索演算法的關注度方面，職業犯罪分子越來越可能比合法公司智高一籌。
⑧ 計算機演算法的設計與分析（英文版）
在我們學校，一年一開的演算法課由數學系與計算機系的教授輪流教學，教材便是Levitin的這本演算法設計與分析基礎（當然是英文版）。在學期末的時候，教授會被要求對課程設計本身提出些建議。數學系教授的建議非常明確：請換一本教材！是的，對於做理論出身研究方向為Operations Research的數學系教授而言，Levitin這本書的理論體系實在太糟糕了，topic組織零散，有跳躍性而無漸進性，缺乏許多必要的嚴格證明，並且有多處似是對其他諸如《演算法導論》中經典例子的簡寫版。 在多如牛毛的演算法神級著作中，Levitin的這個版本頂多算是有特色，確實難算經典。Levitin版對許多問題的解釋並不清楚，一方面是其英語語言組織本身就有些難讀拗口，不如Weiss或者Cormen等人的著作好讀，另一方面可能限於篇幅，教材很少比較系統地漸進式的介紹一些演算法與概念，而更多的是以盡可能簡略扼要的篇幅試圖概括他們，導致了理解上的困難。章節的編排順序，相對於其他同類經典也是比較非主流的。演算法技術被作為劃分章節的標志，而許多數據結構的內容則被零散的穿插在各章節中作為對特定演算法技術的應用。 舉一個例子就可以反映上述種種問題。比如Disjoint Subsets和Union Find演算法那節，教材放在了Greedy Technique一章中並且讓其作為Kruskal演算法的應用出現。其所使用的主要解釋方式和例子其實是照搬了Cormen演算法導論中的相關內容（然而Cormen中可是專門作為Advanced Data Strucutures中的一整章出現的），連示例圖都是一樣的，可不同於Cormen中詳細的由淺入深的講解，Levitin近乎填鴨式的把相關結論一股腦給了出來，卻用短短的幾句話把Cormen中的解釋高度概括了一番。初學此章節，十分的晦澀且前後文似毫無連貫性，思維跳躍之大令我頗為摸不著頭腦。直到仔細去研究了Cormen演算法導論中的對應章節才對此數據結構的原理恍然大悟，同時悟到的是原來此節是Levitin對該相關內容過於概括的簡寫。
⑨ 翻譯一段英文演算法
1、根據第二節中的描述構建對稱非負n×n階矩陣M；
2、設x是M的主特徵向量，並用nx1階零向量將x初始化；用待處理作業數據初始化L；
3、查找a= argmaxa2L(x(a)).如果x(a) = 0停止並返回x,否則令x(a)=1並將a從L中移除。
4、將L中所有可能與a=(i,i0)沖突的作業數據從L中移除，作業數據中形式為(i, k) 和(q, i0)的數據與a是一一對應的約束條件。（而（i,k）這樣的形式是一對多的約束條件）。
5、如果L為空，則返回結果x，否則轉到第三步。