-
當(dāng)前位置:首頁(yè) > 創(chuàng)意學(xué)院 > 技術(shù) > 專題列表 > 正文
算法有哪些(算法有哪些表示方法)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于算法有哪些的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
開(kāi)始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具,一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等
只需要輸入關(guān)鍵詞,就能返回你想要的內(nèi)容,越精準(zhǔn),寫出的就越詳細(xì),有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端
官網(wǎng):https://ai.de1919.com。
創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè),服務(wù)客戶遍布全球各地,如需了解SEO相關(guān)業(yè)務(wù)請(qǐng)撥打電話175-8598-2043,或添加微信:1454722008
本文目錄:
一、計(jì)算機(jī)常用算法有哪些?
貪心算法,蟻群算法,遺傳算法,進(jìn)化算法,基于文化的遺傳算法,禁忌算法,蒙特卡洛算法,混沌隨機(jī)算法,序貫數(shù)論算法,粒子群算法,模擬退火算法。
模擬退火+遺傳算法混合編程例子:
http://zhidao.baidu.com/question/43266691.html
自適應(yīng)序貫數(shù)論算法例子:
http://zhidao.baidu.com/question/60173220.html
二、智能算法有哪些
(1)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)類:反向傳播(Backpropagation)、波爾茲曼機(jī)(Boltzmann Machine)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)(hopfield Network)、多層感知器(Multilyer Perceptron)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Network,RBFN)、受限波爾茲曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine)、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN)、自組織映射(Self-organizing Map,SOM)、尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Network)等。
(2)貝葉斯類(Bayesin):樸素貝葉斯(Naive Bayes)、高斯貝葉斯(Gaussian Naive Bayes)、多項(xiàng)樸素貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)、平均-依賴性評(píng)估(Averaged One-Dependence Estimators,AODE)
貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Belief Network,BBN)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)等。
(3)決策樹(shù)(Decision Tree)類:分類和回歸樹(shù)(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)、卡方自動(dòng)交互檢測(cè)(Chi-squared Automatic Interaction Detection,CHAID)、決策殘端(Decision Stump)、ID3算法(ID3 Algorithm)、隨機(jī)森林(Random Forest)、SLIQ(Supervised Learning in Quest)等。
(4)線性分類器(Linear Classifier)類:Fisher的線性判別(Fisher’s Linear Discriminant)
線性回歸(Linear Regression)、邏輯回歸(Logistic Regression)、多項(xiàng)邏輯回歸(Multionmial Logistic Regression)、樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier)、感知(Perception)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine)等。
常見(jiàn)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)類算法包括:
(1) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)類:生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks,GAN),前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Network)、邏輯學(xué)習(xí)機(jī)(Logic Learning Machine)、自組織映射(Self-organizing Map)等。
(2) 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)(Association Rule Learning)類:先驗(yàn)算法(Apriori Algorithm)、Eclat算法(Eclat Algorithm)、FP-Growth算法等。
(3)分層聚類算法(Hierarchical Clustering):?jiǎn)芜B鎖聚類(Single-linkage Clustering),概念聚類(Conceptual Clustering)等。
(4)聚類分析(Cluster analysis):BIRCH算法、DBSCAN算法,期望最大化(Expectation-maximization,EM)、模糊聚類(Fuzzy Clustering)、K-means算法、K均值聚類(K-means Clustering)、K-medians聚類、均值漂移算法(Mean-shift)、OPTICS算法等。
三、c語(yǔ)言常用算法有哪些
0) 窮舉法
窮舉法簡(jiǎn)單粗暴,沒(méi)有什么問(wèn)題是搞不定的,只要你肯花時(shí)間。同時(shí)對(duì)于小數(shù)據(jù)量,窮舉法就是最優(yōu)秀的算法。就像太祖長(zhǎng)拳,簡(jiǎn)單,人人都能會(huì),能解決問(wèn)題,但是與真正的高手過(guò)招,就頹了。
1) 貪婪算法
貪婪算法可以獲取到問(wèn)題的局部最優(yōu)解,不一定能獲取到全局最優(yōu)解,同時(shí)獲取最優(yōu)解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點(diǎn)就是簡(jiǎn)單,能獲取到局部最優(yōu)解。就像打狗棍法,同一套棍法,洪七公和魯有腳的水平就差太多了,因此同樣是貪婪算法,不同的貪婪策略會(huì)導(dǎo)致得到差異非常大的結(jié)果。
2) 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法
當(dāng)最優(yōu)化問(wèn)題具有重復(fù)子問(wèn)題和最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的時(shí)候,就是動(dòng)態(tài)規(guī)劃出場(chǎng)的時(shí)候了。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的核心就是提供了一個(gè)memory來(lái)緩存重復(fù)子問(wèn)題的結(jié)果,避免了遞歸的過(guò)程中的大量的重復(fù)計(jì)算。動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的難點(diǎn)在于怎么將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為能夠利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法來(lái)解決。當(dāng)重復(fù)子問(wèn)題的數(shù)目比較小時(shí),動(dòng)態(tài)規(guī)劃的效果也會(huì)很差。如果問(wèn)題存在大量的重復(fù)子問(wèn)題的話,那么動(dòng)態(tài)規(guī)劃對(duì)于效率的提高是非??植赖?。就像斗轉(zhuǎn)星移武功,對(duì)手強(qiáng)它也會(huì)比較強(qiáng),對(duì)手若,他也會(huì)比較弱。
3)分治算法
分治算法的邏輯更簡(jiǎn)單了,就是一個(gè)詞,分而治之。分治算法就是把一個(gè)大的問(wèn)題分為若干個(gè)子問(wèn)題,然后在子問(wèn)題繼續(xù)向下分,一直到base cases,通過(guò)base cases的解決,一步步向上,最終解決最初的大問(wèn)題。分治算法是遞歸的典型應(yīng)用。
4) 回溯算法
回溯算法是深度優(yōu)先策略的典型應(yīng)用,回溯算法就是沿著一條路向下走,如果此路不同了,則回溯到上一個(gè)
分岔路,在選一條路走,一直這樣遞歸下去,直到遍歷萬(wàn)所有的路徑。八皇后問(wèn)題是回溯算法的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題,還有一個(gè)經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景就是迷宮問(wèn)題。
5) 分支限界算法
回溯算法是深度優(yōu)先,那么分支限界法就是廣度優(yōu)先的一個(gè)經(jīng)典的例子。回溯法一般來(lái)說(shuō)是遍歷整個(gè)解空間,獲取問(wèn)題的所有解,而分支限界法則是獲取一個(gè)解(一般來(lái)說(shuō)要獲取最優(yōu)解)。
四、算法的要素有哪些?
算法包含的要素:
一、數(shù)據(jù)對(duì)象的運(yùn)算和操作:計(jì)算機(jī)可以執(zhí)行的基本操作是以指令的形式描述的。一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能執(zhí)行的所有指令的集合,成為該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的指令系統(tǒng)。一個(gè)計(jì)算機(jī)的基本運(yùn)算和操作有如下四類:
1、算術(shù)運(yùn)算:加減乘除等運(yùn)算。
2、邏輯運(yùn)算:或、且、非等運(yùn)算。
3、關(guān)系運(yùn)算:大于、小于、等于、不等于等運(yùn)算。
4、數(shù)據(jù)傳輸:輸入、輸出、賦值等運(yùn)算。
二、算法的控制結(jié)構(gòu):一個(gè)算法的功能結(jié)構(gòu)不僅取決于所選用的操作,而且還與各操作之間的執(zhí)行順序有關(guān)。
算法的五個(gè)特性分別是:
有窮性、確切性、輸入項(xiàng)、輸出項(xiàng)、可行性。
1、有窮性
算法的有窮性是指算法必須能在執(zhí)行有限個(gè)步驟之后終止。
2、確切性
算法的每一步驟必須有確切的定義。
3、輸入項(xiàng)
一個(gè)算法有0個(gè)或多個(gè)輸入,以刻畫(huà)運(yùn)算對(duì)象的初始情況,所謂0個(gè)輸入是指算法本身定出了初始條件。
4、輸出項(xiàng)
一個(gè)算法有一個(gè)或多個(gè)輸出,以反映對(duì)輸入數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果。沒(méi)有輸出的算法是毫無(wú)意義的。
5、可行性
算法中執(zhí)行的任何計(jì)算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行的操作步驟,即每個(gè)計(jì)算步驟都可以在有限時(shí)間內(nèi)完成(也稱之為有效性)。
以上就是關(guān)于算法有哪些相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
推薦閱讀:
網(wǎng)頁(yè)抓取算法(網(wǎng)頁(yè)抓取算法是什么)
人臉識(shí)別主要算法原理(人臉識(shí)別算法原理圖)
免費(fèi)廣告素材(廣告素材網(wǎng) 免費(fèi))