算法规则

⑴ )流程图是描述算法()的常用方式a.程序b.算法c.数据结构d.计算规则

流程图是描来述算法数据结构的自常用方式；答案选择C；

数据结构作为计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下，精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

(1)算法规则扩展阅读：

数据的逻辑结构和物理结构是数据结构的两个密切相关的方面，同一逻辑结构可以对应不同的存储结构。算法的设计取决于数据的逻辑结构，而算法的实现依赖于指定的存储结构。

数据结构的研究内容是构造复杂软件系统的基础，它的核心技术是分解与抽象。通过分解可以划分出数据的3个层次；再通过抽象，舍弃数据元素的具体内容，就得到逻辑结构。类似地，通过分解将处理要求划分成各种功能，再通过抽象舍弃实现细节，就得到运算的定义。

⑵ 百度细雨算法规则有哪些

细雨算法主要打击以下问题：
1、页面标题作弊，包含冒充官网，title堆砌关键词等情况；
2、 商家为了在页面中频繁保留联系方式而做出的各种低质受益行为，如受益方式变形、穿插受益等；
详情：据网络官方在6月28日给出的最新消息，七月中旬将上线网络最新算法《细雨算法》，这次上线的算法主要打击标题作弊，包含title关键词堆砌、恶劣穿插联系方式、冒充官网等情况。就是站点存在大量低质量内容过多的低质收益行为，如变向收益展现，但是仅限于影响用户体验的行为。
这次的算法对于正常的企业站点来说是没有影响的，除B2B站点外，受影响的一般都是一些靠关键词堆积起来的站点，也就是会在标题中写一些第三方站点或者第三方平台的官网，来诱导用户进行点击访问等这些严重影响用户体验的站点。而在我看来这次细雨算法可以理解成为清风算法的升级版，我们一起回顾一下清风算法的打击对象，标题作弊、内容虚假、标题关键词堆砌，然后我们在对比一下，你会发现其实还是有很大的共同点的。
在细雨算法上线前我们应该做做到以下两点：
一、要避免站点命中新算法
既然官方已经给出了明确的方案，那我们就要仔细的看清楚，这次的规则是什么，我们要让标题更加简洁、精准，从用户体验角度出发，内容做到可读性，做优质的文章，让用户得到自己想要看的内容。
二、网站修改注意情况
1、获取可能命中算法的页面，进行标题修改；官方给出的是标题关键词堆砌，那么我们需要注意的是，关键词是用“,”隔开的，而我们在写标题常用的是“_”或“丨”，另外还有就是标题关键词出现的频率，个人建议是2个。
2、给网站补充大量的优质内容，提交熊掌，让更多的页面参与排名；
3、最好可以做到让蜘蛛抓取的频次提高且有规律可循，这就需要下点功夫了，网络站长工具后台提供的自动提交、主动推送工具、sitemap等的利用。
总结：这次网络算是非常人性化的了，在细雨算法上线前，网络会通过搜索资源平台给存在问题的站点发送站内信、邮件，所以如果收到通知的站点就尽快的整改，避免损失。

⑶ 基于规则和基于内容的算法有何区别

各种推荐方法都有其各自的优点和缺点，见表1。表1主要推荐方法对比推荐版方法优点缺点基于内容权推荐推荐结果直观，容易解释；不需要领域知识新用户问题；复杂属性不好处理；要有足够数据构造分类器协同过滤推荐新异兴趣发现、不需要领域知识；随着时间推移性能提高；推荐个性化、自动化程度高；能处理复杂的非结构化对象稀疏问题；可扩展性问题；新用户问题；质量取决于历史数据集；系统开始时推荐质量差；基于规则推荐能发现新兴趣点；不要领域知识规则抽取难、耗时；产品名同义性问题；个性化程度低；基于效用推荐无冷开始和稀疏问题；对用户偏好变化敏感；能考虑非产品特性用户必须输入效用函数；推荐是静态的，灵活性差；属性重叠问题；基于知识推荐能把用户需求映射到产品上；能考虑非产品属性知识难获得；推荐是静态的

⑷ 以下哪些算法是基于规则的分类器

分类(Categorization or Classification)就是按照某来种标准源给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。
分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。
最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）
用到的知识就是概率的东西

⑸ 试述排序算法的一般选择规则 求解答

当数据量不大时，选插入或选择排序，不要用冒泡排序，当数据量大而又注重空间复杂性时选择快速排序或堆排序。

选择排序法就是在遍历一组数据之前先选择一个元素，如果后面的元素小于选择的元素，则将后面的元素与选择的元素进行交换，直到遍历到最后一个元素，这样经过一次遍历后就会得到这组数据的最小的元素也就是有序数据的第一个元素。按照这样的方式继续选择元素继续遍历，直到遍历到这组数据完全有序。

(5)算法规则扩展阅读：

注意事项：

非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。

线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此称为线性时间非比较类排序。

将待排序数组按照步长gap进行分组，然后将每组的元素利用直接插入排序的方法进行排序，每次将gap折半减小，循环上述操作，当gap=1时，利用直接插入，完成排序。

⑹ 算法遵循哪些规则

分类抄(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）用到的知识就是概率的东西

⑺ 基于规则和基于统计的人工智能算法的区别

很多，主要说下监督学习这块的算法哈。欢迎讨论。

• svm，支撑向量机，通过找到样本空间中的一个超平面，实现样本的分类，也可以作回归，主要用在文本分类，图像识别等领域，详见：；

• lr，逻辑回归，本质也是线性回归，通过拟合拟合样本的某个曲线，然后使用逻辑函数进行区间缩放，但是一般用来分类，主要用在ctr预估、推荐等；

• nn，神经网络，通过找到某种非线性模型拟合数据，主要用在图像等；

• nb，朴素贝叶斯，通过找到样本所属于的联合分步，然后通过贝叶斯公式，计算样本的后验概率，从而进行分类，主要用来文本分类；

• dt，决策树，构建一棵树，在节点按照某种规则（一般使用信息熵）来进行样本划分，实质是在样本空间进行块状的划分，主要用来分类，也有做回归，但更多的是作为弱分类器，用在model embedding中；

• rf，随进森林，是由许多决策树构成的森林，每个森林中训练的样本是从整体样本中抽样得到，每个节点需要进行划分的特征也是抽样得到，这样子就使得每棵树都具有独特领域的知识，从而有更好的泛化能力；

• gbdt，梯度提升决策树，实际上也是由多棵树构成，和rf不同的是，每棵树训练样本是上一棵树的残差，这体现了梯度的思想，同时最后的结构是用这所有的树进行组合或者投票得出，主要用在推荐、相关性等；

• knn，k最近邻，应该是最简单的ml方法了，对于未知标签的样本，看与它最近的k个样本(使用某种距离公式，马氏距离或者欧式距离)中哪种标签最多，它就属于这类；

⑻ 马尔可夫算法的规则

A -> apple
B -> bag
S -> shop
T -> the
the shop -> my brother
从不使用的 -> .终止规则

⑼ 用Matlab实现apriori算法关联规则的挖掘程序，完整有详细注解

下面这段是apriori算法中由2频繁项集找k频繁项集的程序，程序中有两个问题：
1、似乎while循环的K永远都是固定的，也就是都是频繁2项集的个数。得到频繁3项集后K的个数不是要变吗？如何体现呢？
2、程序中有两个for的大循环，但是发现结果是只要找到一个频繁3项集第二个for循环就会结束，但是其实还应该有其它的频繁3项集。for循环不是应该无条件执行到参数k结束吗？当时k值是15，可是程序结束的时候i=2，j=3,然后j就不执行4以及一直到k的部分了。是什么原因呢？麻烦高手指点一下。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初始值为频繁2项集，这个表示频繁项集的第i项
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));
%树剪枝,若一个候选项的某个K-1项子集为非频繁，则剪枝掉
sub_set=subset(houxuan);
%生成该候选项的所有K-1项子集
NN=length(sub_set);
%判断这些K-1项自己是否都为频繁的
while(r & M<NN)
M=M+1;
r=in(sub_set{M},candidate);
end
if M==NN
nl=nl+1;
%候选k项集
cand{nl}=houxuan;
%记录每个候选k项集出现的次数
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
%从候选集中找频繁项集
if nn>=th
ll=ll+1;
candmid{nl}=cand{nl};
pfxj(nl).element=cand{nl};
pfxj(nl).time=nn;
disp('得到的频繁项集为:')
result=(candmid{nl});
disp(result);
end

end
end
end

⑽ 关联规则的经典算法有哪些，各自的优缺点

决策树 贝叶斯 人工神经网络 k-近邻 支持向量机 基于关联规则的分类 集成学习