有哪些演算法

『壹』 智能演算法有哪些

（1）人工神經網路（Artificial Neural Network）類：反向傳播（Backpropagation）、波爾茲曼機（Boltzmann Machine）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network）、Hopfield網路（hopfield Network）、多層感知器（Multilyer Perceptron）、徑向基函數網路（Radial Basis Function Network，RBFN）、受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）、回歸神經網路（Recurrent Neural Network，RNN）、自組織映射（Self-organizing Map，SOM）、尖峰神經網路（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）、多項樸素貝葉斯（Multinomial Naive Bayes）、平均-依賴性評估（Averaged One-Dependence Estimators，AODE）
貝葉斯信念網路（Bayesian Belief Network，BBN）、貝葉斯網路（Bayesian Network，BN）等。
（3）決策樹（Decision Tree）類：分類和回歸樹（Classification and Regression Tree，CART）、迭代Dichotomiser3（Iterative Dichotomiser 3， ID3）,C4.5演算法（C4.5 Algorithm）、C5.0演算法（C5.0 Algorithm）、卡方自動交互檢測（Chi-squared Automatic Interaction Detection，CHAID）、決策殘端（Decision Stump）、ID3演算法（ID3 Algorithm）、隨機森林（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（Support Vector Machine）等。
常見的無監督學習類演算法包括：
（1） 人工神經網路（Artificial Neural Network）類：生成對抗網路（Generative Adversarial Networks，GAN），前饋神經網路（Feedforward Neural Network）、邏輯學習機（Logic Learning Machine）、自組織映射（Self-organizing Map）等。
（2） 關聯規則學習（Association Rule Learning）類：先驗演算法（Apriori Algorithm）、Eclat演算法（Eclat Algorithm）、FP-Growth演算法等。
（3）分層聚類演算法（Hierarchical Clustering）：單連鎖聚類（Single-linkage Clustering），概念聚類（Conceptual Clustering）等。
（4）聚類分析（Cluster analysis）：BIRCH演算法、DBSCAN演算法，期望最大化（Expectation-maximization，EM）、模糊聚類（Fuzzy Clustering）、K-means演算法、K均值聚類（K-means Clustering）、K-medians聚類、均值漂移演算法（Mean-shift）、OPTICS演算法等。

『貳』 演算法的要素有哪些

演算法包含的要素：

一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：

1、算術運算：加減乘除等運算。

2、邏輯運算：或、且、非等運算。

3、關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算。

4、數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算。

二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。

演算法的五個特性分別是：

有窮性、確切性、輸入項、輸出項、可行性。

1、有窮性

演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止。

2、確切性

演算法的每一步驟必須有確切的定義。

3、輸入項

一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。

4、輸出項

一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的。

5、可行性

演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

『叄』 百度演算法有哪些

網路搜索引擎演算法：綠蘿演算法、綠蘿演算法2.0、石榴演算法、原創星火計劃、冰桶演算法、颶風1.0,2.0,3.0，極光演算法，烽火演算法等等

『肆』 編程演算法有哪些

具體演算法如下：

1、快速排序演算法快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο（nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο（n2)次比較，但這種狀況並不常見。

2、堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

3、歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。

4、二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束。

5、BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。

6、深度優先搜索演算法，是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。

『伍』 計算機演算法有哪些

計算機演算法指的是編程的時候，我們有各種不同的程序，不同的應用，有不同的演算法，這個演算法有很多很多

『陸』 大數據演算法有哪些

大數據是一個很廣的概念，並沒有大數據演算法這種東西，您估計想問的是大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯
超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. 回歸
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型（使用在線梯度下降法）。
3.決策樹
DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點和數據是否線性可分的問題，此外，RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調整大量的參數，所以最近RF是一個非常流行的演算法。
4.支持向量機
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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『柒』 常用的演算法都有哪些

簡單的： http://wenku..com/view/8e8f0b0eba1aa8114431d958.html稍微復雜一點： http://bbs.chinaunix.net/viewthread.php?tid=437639 包括了迭代法、窮舉搜索法、遞推法、貪婪法、回溯法、分治法、動態規劃法等

『捌』 常見演算法有哪些

模擬
擬陣
暴力
貪心
二分法
整體二
三分法
一般動規與遞推
斯坦納樹
動態樹分治
2-SAT
並查集
差分約束
最短路
最小割
費用流
最大流
有上下界網路流
虛樹
矩陣樹定理
最小生成樹
點分治
樹鏈剖分
prufer編碼
哈夫曼樹
拉格朗日乘數法
BSGS
博弈論
矩陣乘法
高斯消元
容斥原理
抽屜原理
模線性方程組
莫比烏斯反演
快速傅里葉變換
擴展歐幾里得演算法(
裴蜀定理
dfs序
深度搜索
迭代深搜
廣度搜索
雙向廣搜
啟發式搜索
dancing link
迴文自動機
KMP
字典樹
後綴數組
AC自動機
後綴自動機
manacher
凸包
掃描線
三角剖分
旋轉卡殼
半平面交
cdq分治
莫隊演算法
爬山演算法
分數規劃
模擬退火
朱劉演算法
隨機增量法
倍增演算法

『玖』 機器學習有哪些演算法

機器學習，基礎的PCA模型理論，貝葉斯，boost,Adaboost,模式識別中的各種特徵，諸如Hog，Haar,SIFT等深度學習里的DBN，CNN，BP，RBM等等。

『拾』 演算法有哪些分類

演算法分類編輯演算法可大致分為：

基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。