算法原理介绍
❶ 关于数据挖掘，比较经典的算法书籍（详细介绍算法原理的）
还是最经典的那本
《数据挖掘：概念与技术》 韩加伟的
❷ A*算法的原理
A* （A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索算法。之后涌现了很多预处理算法（ALT，CH，HL等等），在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行， 此时的搜索效率是最高的。
如果 估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。
❸ 随机算法原理
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详解各种随机算法
2018-02-06阅读 1.4K0
转自：JarvisChu
之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类：
1、数值概率算法
用于数值问题的求解，通常是近似解
2、蒙特卡洛算法Monte Carlo
能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解；
3、拉斯维加斯算法 Las Vegas
不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次数达到某个阈值。所以，如果能得到解，一定是正确解。
4、舍伍德算法 Sherwood
利用随机算法改造已有算法，使得算法的性能尽量与输入数据无关，即平滑算法的性能。它总能求得问题的一个解，且求得的解总是正确的。
随机数
概述
计算机产生的随机数都是伪随机数，通过线性同余法得到。
方法：产生随机序列
d称为种子；m取值越大越好；m，b互质，常取b为质数；
❹ 神经网络算法原理
神经网络预测学习样本中的驾驶行为特征。如图显示了某个驾驶场景的行驶路径深度学习训练，通过神经网络可以学习驾驶人的行为，并根据当前获取的环境信息决策行驶轨迹，进而可以控制车辆的转向、制动、驱动实现轨迹跟踪。
❺ 写报告中算法基本原理是什么意思
MATLAB的变量名必须是不包括空格的单个词，且区分大小写
❻ bresenham算法的原理
Bresenham算法是计算机图形学领域使用最广泛的直线扫描转换方法。
其原理是：
过各行、各列像素中心构造一组虚拟网格线，按直线从起点到终点的
顺序计算直线各垂直网格线的交点，然后确定该列像素中与此交点最近
的像素。
该算法的优点在于可以采用增量计算，使得对于每一列，只要检查一个误差项
的符号，就可以确定该列所求的像素。
❼ 简单介绍树回归的算法原理
简单介绍树回归的算法原理
线性回归方法可以有效的拟合所有样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法一个是困难一个是笨拙。此外，实际中很多问题为非线性的，例如常见到的分段函数，不可能用全局线性模型来进行拟合。
树回归将数据集切分成多份易建模的数据，然后利用线性回归进行建模和拟合。
构建回归树算法伪代码：
寻找当前最佳待切特征和特征值并返回
如果当前最佳特征没有找到，不可切分，则把当前结点的数据均值作为叶节点
否则用最佳特征和特征值构建当前结点
切分后的左右节点分别递归以上算法
寻找最佳特征算法伪代码：
如果该数据集的特征值只有一种，不可切分，返回当前结点的数据均值作为特征值
否则重复一下步骤直到找到最小总方差
遍历每一列
遍历每列的值
用该值切分数据
计算总方差
如果总方差差值小于最初设定的阈值，不可切分
如果左右样本数小于最初设定的阈值，不可切分
否则返回最佳特征和最佳特征值。
需要输入的参数有：数据集，叶节点模型函数（均值），误差估计函数（总方差），允许的总方差最小下降值，节点最小样本数。
❽ 说明mmse算法原理，比较和zf的异同
最小化均方误差，考虑了噪声
❾ 线性回归算法原理（越详细越好）
线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一，运用十分广泛。
分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
我们以一简单数据组来说明什么是线性回归。假设有一组数据型态为y=y(x)，其中
x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}
如果我们要以一个最简单的方程式来近似这组数据，则非一阶的线性方程式莫属。先将这组数据绘图如下
图中的斜线是我们随意假设一阶线性方程式y=20x，用以代表这些数据的一个方程式。以下将上述绘图的MATLAB指令列出，并计算这个线性方程式的y值与原数据y值间误差平方的总合。
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>y1=20*x;%一阶线性方程式的y1值
>>sum_sq=sum(y-y1).^2);%误差平方总合为573
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,y1,x,y,'o'),title('Linearestimate'),grid
如此任意的假设一个线性方程式并无根据，如果换成其它人来设定就可能采用不同的线性方程式；所以我们须要有比较精确方式决定理想的线性方程式。我们可以要求误差平方的总合为最小，做为决定理想的线性方程式的准则，这样的方法就称为最小平方误差(leastsquareserror)或是线性回归。MATLAB的polyfit函数提供了从一阶到高阶多项式的回归法，其语法为polyfit(x,y,n)，其中x,y为输入数据组n为多项式的阶数，n=1就是一阶的线性回归法。polyfit函数所建立的多项式可以写成
从polyfit函数得到的输出值就是上述的各项系数，以一阶线性回归为例n=1，所以只有二个输出值。如果指令为coef=polyfit(x,y,n)，则coef(1)=,coef(2)=,...,coef(n+1)=。注意上式对n阶的多项式会有n+1项的系数。我们来看以下的线性回归的示范：
>>x=[012345];
>>y=[020606877110];
>>coef=polyfit(x,y,1);%coef代表线性回归的二个输出值
>>a0=coef(1);a1=coef(2);
>>ybest=a0*x+a1;%由线性回归产生的一阶方程式
>>sum_sq=sum(y-ybest).^2);%误差平方总合为356.82
>>axis([-1,6,-20,120])
>>plot(x,ybest,x,y,'o'),title('Linearregressionestimate'),grid
[编辑本段]线性回归拟合方程
一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=bx+a的直线，其经验拟合方程如下：