常見演算法

⑴ 幾種常用的經典演算法

不太明白你所說的「人工智慧演算法」指的是什麼？
我覺得像決策樹、MLP、邏輯回歸都算是經典的人工智慧演算法吧

⑵ 什麼是演算法，常用的演算法描述有哪些

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.

⑶ 常見演算法有哪些

模擬
擬陣
暴力
貪心
二分法
整體二
三分法
一般動規與遞推
斯坦納樹
動態樹分治
2-SAT
並查集
差分約束
最短路
最小割
費用流
最大流
有上下界網路流
虛樹
矩陣樹定理
最小生成樹
點分治
樹鏈剖分
prufer編碼
哈夫曼樹
拉格朗日乘數法
BSGS
博弈論
矩陣乘法
高斯消元
容斥原理
抽屜原理
模線性方程組
莫比烏斯反演
快速傅里葉變換
擴展歐幾里得演算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
廣度搜索
雙向廣搜
啟發式搜索
dancing link
迴文自動機
KMP
字典樹
後綴數組
AC自動機
後綴自動機
manacher
凸包
掃描線
三角剖分
旋轉卡殼
半平面交
cdq分治
莫隊演算法
爬山演算法
分數規劃
模擬退火
朱劉演算法
隨機增量法
倍增演算法

⑷ 數據挖掘的常用演算法有哪幾類

有十大經典演算法

下面是網站給出的答案：
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。

⑸ 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

⑹ 最常見的人工智慧演算法都有哪些

神經網路演算法、蟻群演算法、混合蛙跳演算法、蜂群演算法。

⑺ 常見的分類演算法有哪些

決策樹 貝葉斯 人工神經網路 k-近鄰 支持向量機 基於關聯規則的分類 集成學習

⑻ 常見的深度學習演算法主要有哪些

深度學習常見的3種演算法有：卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路(Feedforward Neural Networks)，是深度學習的代表演算法之一。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監督學習演算法。

⑼ 分類和聚類的區別及各自的常見演算法

1、分類和聚類的區別：
Classification (分類)，對於一個classifier，通常需要你告訴它「這個東西被分為某某類」這樣一些例子，理想情況下，一個 classifier 會從它得到的訓練集中進行「學習」，從而具備對未知數據進行分類的能力，這種提供訓練數據的過程通常叫做supervised learning (監督學習)，
Clustering (聚類)，簡單地說就是把相似的東西分到一組，聚類的時候，我們並不關心某一類是什麼，我們需要實現的目標只是把相似的東西聚到一起。因此，一個聚類演算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了，因此 clustering 通常並不需要使用訓練數據進行學習，這在Machine Learning中被稱作unsupervised learning (無監督學習).
2、常見的分類與聚類演算法
所謂分類，簡單來說，就是根據文本的特徵或屬性，劃分到已有的類別中。如在自然語言處理NLP中，我們經常提到的文本分類便就是一個分類問題，一般的模式分類方法都可用於文本分類研究。常用的分類演算法包括：決策樹分類法，樸素貝葉斯分類演算法(native Bayesian classifier)、基於支持向量機(SVM)的分類器，神經網路法，k-最近鄰法(k-nearestneighbor，kNN)，模糊分類法等等。
分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數據的時候，如果通過預處理使得數據滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。
而K均值(K-mensclustering)聚類則是最典型的聚類演算法(當然，除此之外，還有很多諸如屬於劃分法K中心點（K-MEDOIDS）演算法、CLARANS演算法；屬於層次法的BIRCH演算法、CURE演算法、CHAMELEON演算法等；基於密度的方法：DBSCAN演算法、OPTICS演算法、DENCLUE演算法等；基於網格的方法：STING演算法、CLIQUE演算法、WAVE-CLUSTER演算法；基於模型的方法)。