有哪些算法

① 计算机算法有哪些

计算机算法指的是编程的时候，我们有各种不同的程序，不同的应用，有不同的算法，这个算法有很多很多

② 常见算法有哪些

模拟
拟阵
暴力
贪心
二分法
整体二
三分法
一般动规与递推
斯坦纳树
动态树分治
2-SAT
并查集
差分约束
最短路
最小割
费用流
最大流
有上下界网络流
虚树
矩阵树定理
最小生成树
点分治
树链剖分
prufer编码
哈夫曼树
拉格朗日乘数法
BSGS
博弈论
矩阵乘法
高斯消元
容斥原理
抽屉原理
模线性方程组
莫比乌斯反演
快速傅里叶变换
扩展欧几里得算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
广度搜索
双向广搜
启发式搜索
dancing link
回文自动机
KMP
字典树
后缀数组
AC自动机
后缀自动机
manacher
凸包
扫描线
三角剖分
旋转卡壳
半平面交
cdq分治
莫队算法
爬山算法
分数规划
模拟退火
朱刘算法
随机增量法
倍增算法

③ 机器学习有哪些算法

机器学习，基础的PCA模型理论，贝叶斯，boost,Adaboost,模式识别中的各种特征，诸如Hog，Haar,SIFT等深度学习里的DBN，CNN，BP，RBM等等。

④ 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

⑤ 大数据算法有哪些

大数据是一个很广的概念，并没有大数据算法这种东西，您估计想问的是大数据挖掘的算法：
1.朴素贝叶斯
超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2. 回归
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。
3.决策树
DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点和数据是否线性可分的问题，此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好，且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。
4.支持向量机
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。

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⑥ 常用的算法都有哪些

简单的： http://wenku..com/view/8e8f0b0eba1aa8114431d958.html稍微复杂一点： http://bbs.chinaunix.net/viewthread.php?tid=437639 包括了迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等

⑦ 算法有什么分类

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

算法可以宏泛的分为三类：

一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

(7)有哪些算法扩展阅读：

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

⑧ 编程算法有哪些

具体算法如下：

1、快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο（nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο（n2)次比较，但这种状况并不常见。

2、堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

3、归并排序（Mergesort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（DivideandConquer）的一个非常典型的应用。

4、二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束。

5、BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。

6、深度优先搜索算法，是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。

⑨ 智能算法有哪些

（1）人工神经网络（Artificial Neural Network）类：反向传播（Backpropagation）、波尔兹曼机（Boltzmann Machine）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）、Hopfield网络（hopfield Network）、多层感知器（Multilyer Perceptron）、径向基函数网络（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）、回归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、自组织映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神经网络（Spiking Neural Network）等。
（2）贝叶斯类（Bayesin）：朴素贝叶斯（Naive Bayes）、高斯贝叶斯（Gaussian Naive Bayes）、多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依赖性评估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）、贝叶斯网络（Bayesian Network，BN）等。
（3）决策树（Decision Tree）类：分类和回归树（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5算法（C4.5 Algorithm）、C5.0算法（C5.0 Algorithm）、卡方自动交互检测（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、决策残端（Decision Stump）、ID3算法（ID3 Algorithm）、随机森林（Random Forest）、SLIQ（Supervised Learning in Quest）等。
（4）线性分类器（Linear Classifier）类：Fisher的线性判别（Fisher’s Linear Discriminant）
线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、多项逻辑回归（Multionmial Logistic Regression）、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）、感知（Perception）、支持向量机（Support Vector Machine）等。
常见的无监督学习类算法包括：
（1） 人工神经网络（Artificial Neural Network）类：生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、逻辑学习机（Logic Learning Machine）、自组织映射（Self-organizing Map）等。
（2） 关联规则学习（Association Rule Learning）类：先验算法（Apriori Algorithm）、Eclat算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth算法等。
（3）分层聚类算法（Hierarchical Clustering）：单连锁聚类（Single-linkage Clustering），概念聚类（Conceptual Clustering）等。
（4）聚类分析（Cluster analysis）：BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）、K-means算法、K均值聚类（K-means Clustering）、K-medians聚类、均值漂移算法（Mean-shift）、OPTICS算法等。