演算法規則

⑴ )流程圖是描述演算法()的常用方式a.程序b.演算法c.數據結構d.計算規則

流程圖是描來述演算法數據結構的自常用方式；答案選擇C；

數據結構作為計算機存儲、組織數據的方式。數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下，精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率。數據結構往往同高效的檢索演算法和索引技術有關。

(1)算法規則擴展閱讀：

數據的邏輯結構和物理結構是數據結構的兩個密切相關的方面，同一邏輯結構可以對應不同的存儲結構。演算法的設計取決於數據的邏輯結構，而演算法的實現依賴於指定的存儲結構。

數據結構的研究內容是構造復雜軟體系統的基礎，它的核心技術是分解與抽象。通過分解可以劃分出數據的3個層次；再通過抽象，舍棄數據元素的具體內容，就得到邏輯結構。類似地，通過分解將處理要求劃分成各種功能，再通過抽象舍棄實現細節，就得到運算的定義。

⑵ 百度細雨演算法規則有哪些

細雨演算法主要打擊以下問題：
1、頁面標題作弊，包含冒充官網，title堆砌關鍵詞等情況；
2、 商家為了在頁面中頻繁保留聯系方式而做出的各種低質受益行為，如受益方式變形、穿插受益等；
詳情：據網路官方在6月28日給出的最新消息，七月中旬將上線網路最新演算法《細雨演算法》，這次上線的演算法主要打擊標題作弊，包含title關鍵詞堆砌、惡劣穿插聯系方式、冒充官網等情況。就是站點存在大量低質量內容過多的低質收益行為，如變向收益展現，但是僅限於影響用戶體驗的行為。
這次的演算法對於正常的企業站點來說是沒有影響的，除B2B站點外，受影響的一般都是一些靠關鍵詞堆積起來的站點，也就是會在標題中寫一些第三方站點或者第三方平台的官網，來誘導用戶進行點擊訪問等這些嚴重影響用戶體驗的站點。而在我看來這次細雨演算法可以理解成為清風演算法的升級版，我們一起回顧一下清風演算法的打擊對象，標題作弊、內容虛假、標題關鍵詞堆砌，然後我們在對比一下，你會發現其實還是有很大的共同點的。
在細雨演算法上線前我們應該做做到以下兩點：
一、要避免站點命中新演算法
既然官方已經給出了明確的方案，那我們就要仔細的看清楚，這次的規則是什麼，我們要讓標題更加簡潔、精準，從用戶體驗角度出發，內容做到可讀性，做優質的文章，讓用戶得到自己想要看的內容。
二、網站修改注意情況
1、獲取可能命中演算法的頁面，進行標題修改；官方給出的是標題關鍵詞堆砌，那麼我們需要注意的是，關鍵詞是用「,」隔開的，而我們在寫標題常用的是「_」或「丨」，另外還有就是標題關鍵詞出現的頻率，個人建議是2個。
2、給網站補充大量的優質內容，提交熊掌，讓更多的頁面參與排名；
3、最好可以做到讓蜘蛛抓取的頻次提高且有規律可循，這就需要下點功夫了，網路站長工具後台提供的自動提交、主動推送工具、sitemap等的利用。
總結：這次網路算是非常人性化的了，在細雨演算法上線前，網路會通過搜索資源平台給存在問題的站點發送站內信、郵件，所以如果收到通知的站點就盡快的整改，避免損失。

⑶ 基於規則和基於內容的演算法有何區別

各種推薦方法都有其各自的優點和缺點，見表1。表1主要推薦方法對比推薦版方法優點缺點基於內容權推薦推薦結果直觀，容易解釋；不需要領域知識新用戶問題；復雜屬性不好處理；要有足夠數據構造分類器協同過濾推薦新異興趣發現、不需要領域知識；隨著時間推移性能提高；推薦個性化、自動化程度高；能處理復雜的非結構化對象稀疏問題；可擴展性問題；新用戶問題；質量取決於歷史數據集；系統開始時推薦質量差；基於規則推薦能發現新興趣點；不要領域知識規則抽取難、耗時；產品名同義性問題；個性化程度低；基於效用推薦無冷開始和稀疏問題；對用戶偏好變化敏感；能考慮非產品特性用戶必須輸入效用函數；推薦是靜態的，靈活性差；屬性重疊問題；基於知識推薦能把用戶需求映射到產品上；能考慮非產品屬性知識難獲得；推薦是靜態的

⑷ 以下哪些演算法是基於規則的分類器

分類(Categorization or Classification)就是按照某來種標准源給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。
分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。
最常用的分類演算法就是貝葉斯分類演算法，（貝葉斯分類器）
用到的知識就是概率的東西

⑸ 試述排序演算法的一般選擇規則 求解答

當數據量不大時，選插入或選擇排序，不要用冒泡排序，當數據量大而又注重空間復雜性時選擇快速排序或堆排序。

選擇排序法就是在遍歷一組數據之前先選擇一個元素，如果後面的元素小於選擇的元素，則將後面的元素與選擇的元素進行交換，直到遍歷到最後一個元素，這樣經過一次遍歷後就會得到這組數據的最小的元素也就是有序數據的第一個元素。按照這樣的方式繼續選擇元素繼續遍歷，直到遍歷到這組數據完全有序。

(5)演算法規則擴展閱讀：

注意事項：

非線性時間比較類排序：通過比較來決定元素間的相對次序，由於其時間復雜度不能突破O(nlogn)，因此稱為非線性時間比較類排序。

線性時間非比較類排序：不通過比較來決定元素間的相對次序，可以突破基於比較排序的時間下界，以線性時間運行，因此稱為線性時間非比較類排序。

將待排序數組按照步長gap進行分組，然後將每組的元素利用直接插入排序的方法進行排序，每次將gap折半減小，循環上述操作，當gap=1時，利用直接插入，完成排序。

⑹ 演算法遵循哪些規則

分類抄(Categorization or Classification)就是按照某種標准給對象貼標簽(label)，再根據標簽來區分歸類。分類是事先定義好類別 ，類別數不變 。分類器需要由人工標注的分類訓練語料訓練得到，屬於有指導學習范疇。最常用的分類演算法就是貝葉斯分類演算法，（貝葉斯分類器）用到的知識就是概率的東西

⑺ 基於規則和基於統計的人工智慧演算法的區別

很多，主要說下監督學習這塊的演算法哈。歡迎討論。

• svm，支撐向量機，通過找到樣本空間中的一個超平面，實現樣本的分類，也可以作回歸，主要用在文本分類，圖像識別等領域，詳見：；

• lr，邏輯回歸，本質也是線性回歸，通過擬合擬合樣本的某個曲線，然後使用邏輯函數進行區間縮放，但是一般用來分類，主要用在ctr預估、推薦等；

• nn，神經網路，通過找到某種非線性模型擬合數據，主要用在圖像等；

• nb，樸素貝葉斯，通過找到樣本所屬於的聯合分步，然後通過貝葉斯公式，計算樣本的後驗概率，從而進行分類，主要用來文本分類；

• dt，決策樹，構建一棵樹，在節點按照某種規則（一般使用信息熵）來進行樣本劃分，實質是在樣本空間進行塊狀的劃分，主要用來分類，也有做回歸，但更多的是作為弱分類器，用在model embedding中；

• rf，隨進森林，是由許多決策樹構成的森林，每個森林中訓練的樣本是從整體樣本中抽樣得到，每個節點需要進行劃分的特徵也是抽樣得到，這樣子就使得每棵樹都具有獨特領域的知識，從而有更好的泛化能力；

• gbdt，梯度提升決策樹，實際上也是由多棵樹構成，和rf不同的是，每棵樹訓練樣本是上一棵樹的殘差，這體現了梯度的思想，同時最後的結構是用這所有的樹進行組合或者投票得出，主要用在推薦、相關性等；

• knn，k最近鄰，應該是最簡單的ml方法了，對於未知標簽的樣本，看與它最近的k個樣本(使用某種距離公式，馬氏距離或者歐式距離)中哪種標簽最多，它就屬於這類；

⑻ 馬爾可夫演算法的規則

A -> apple
B -> bag
S -> shop
T -> the
the shop -> my brother
從不使用的 -> .終止規則

⑼ 用Matlab實現apriori演算法關聯規則的挖掘程序，完整有詳細註解

下面這段是apriori演算法中由2頻繁項集找k頻繁項集的程序，程序中有兩個問題：
1、似乎while循環的K永遠都是固定的，也就是都是頻繁2項集的個數。得到頻繁3項集後K的個數不是要變嗎？如何體現呢？
2、程序中有兩個for的大循環，但是發現結果是只要找到一個頻繁3項集第二個for循環就會結束，但是其實還應該有其它的頻繁3項集。for循環不是應該無條件執行到參數k結束嗎？當時k值是15，可是程序結束的時候i=2，j=3,然後j就不執行4以及一直到k的部分了。是什麼原因呢？麻煩高手指點一下。急啊……
while( k>0)
le=length(candidate{1});
num=2;
nl=0;
for i=1:k-1
for j=i+1:k
x1=candidate{i}; %candidate初始值為頻繁2項集，這個表示頻繁項集的第i項
x2=candidate{j};
c = intersect(x1, x2);
M=0;
r=1;
nn=0;
l1=0;
if (length(c)==le-1) & (sum(c==x1(1:le-1))==le-1)
houxuan=union(x1(1:le),x2(le));
%樹剪枝,若一個候選項的某個K-1項子集為非頻繁，則剪枝掉
sub_set=subset(houxuan);
%生成該候選項的所有K-1項子集
NN=length(sub_set);
%判斷這些K-1項自己是否都為頻繁的
while(r & M<NN)
M=M+1;
r=in(sub_set{M},candidate);
end
if M==NN
nl=nl+1;
%候選k項集
cand{nl}=houxuan;
%記錄每個候選k項集出現的次數
le=length(cand{1});
for i=1:m
s=cand{nl};
x=X(i,:);
if sum(x(s))==le
nn=nn+1;
end
end
end
end
%從候選集中找頻繁項集
if nn>=th
ll=ll+1;
candmid{nl}=cand{nl};
pfxj(nl).element=cand{nl};
pfxj(nl).time=nn;
disp('得到的頻繁項集為:')
result=(candmid{nl});
disp(result);
end

end
end
end

⑽ 關聯規則的經典演算法有哪些，各自的優缺點

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