數值演算法有什麼特點

① 演算法有哪些特點並一一舉例說明

1.決策樹
優點：
計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理有缺失屬性值的樣本，能夠處理不相關的特徵；
擅長對人、地點、事物的一系列不同特徵、品質、特性進行評估
缺點：
容易過擬合（後續出現了隨機森林，減小了過擬合現象）,使用剪枝來避免過擬合；
適用數據范圍：
數值型和標稱型
CART分類與回歸樹:
決策樹分類方法，採用基於最小距離的基尼指數估計函數，用來決定由該子數據集生成的決策樹的拓展形。決策樹回歸方法，採用切分點與切分變數來計算的損失來估計函數。如果目標變數是標稱的，稱為分類樹；如果目標變數是連續的，稱為回歸樹。分類樹是使用樹結構演算法將數據分成離散類的方法。
優點:
非常靈活，可以允許有部分錯分成本，還可指定先驗概率分布，可使用自動的成本復雜性剪枝來得到歸納性更強的樹,產生的分類規則易於理解，准確率較高。
缺點：
在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。此外，C4.5隻適合於能夠駐留於內存的數據集，當訓練集大得無法在內存容納時程序無法運行。
2.隨機森林
特點：
准確率可以和Adaboost相媲美，對錯誤和離群點更魯棒。准確率依賴於個體分類器的實力和它們之間的依賴性。理想情況是保持個體分類器的能力而不提高它們的相關性。對每次劃分所考慮的屬性數很敏感。通常選取logn2+1個屬性，其中n是數據集的實例數。（一個有趣的觀察是，使用單個隨機選擇的屬性可能導致很好的准確率，常常比使用多個屬性更高。）
場景舉例：用戶流失分析、風險評估
優點：
不易過擬合，可能比Bagging和Boosting更快。由於在每次劃分時只考慮很少的屬性，因此它們在大型資料庫上非常有效。有很好的方法來填充缺失值，即便有很大一部分數據缺失，仍能維持很高准確度。給出了變數重要性的內在估計，對於不平衡樣本分類，它可以平衡誤差。可以計算各實例的親近度，對於數據挖掘、檢測離群點和數據可視化非常有用。
隨機森林方法被證明對大規模數據集和存在大量且有時不相關特徵的項（item）來說很有用
缺點：
在某些雜訊較大的分類和回歸問題上會過擬合。對於有不同級別的屬性的數據，級別劃分較多的屬性會對隨機森林產生更大的影響，所以隨機森林在這種數據上產生的屬性權值是不可信的。

② 什麼是演算法演算法的特性有哪些

演算法，指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

特徵：有窮性，演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；確切性，演算法的每一步驟必須有確切的定義；輸入項，一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象初始情況；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；可行性，演算法中執行的任何計算步驟都可被分解為基本的可執行的操作步驟。

(2)數值演算法有什麼特點擴展閱讀：

演算法可以宏泛分為三類：

1、有限的、確定性演算法：這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

2、有限的、非確定演算法：這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

3、無限的演算法：是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

③ 計算機進行數值計算時的高精度主要決定於什麼

主要決定於基本字長。

基本字長影響計算精度、指令功能。基本字長越長，計算精度越高。比如，基本字長是8位，那麼它可以表示最小的正數是0.0000001；而如果基本字長是16位，則可以表示0.000000000000001。顯然，後者的精度更高。

(3)數值演算法有什麼特點擴展閱讀：

數值計算具有以下5個重要特徵：

1、數值計算的結果是離散的，並且一定有誤差，這是數值計算方法區別與解析法的主要特徵。

2、注重計算的穩定性。控制誤差的增長勢頭，保證計算過程穩定是數值計算方法的核心任務之一。

3、注重快捷的計算速度和高計算精度是數值計算的重要特徵。

4、注重構造性證明。

5、數值計算主要是運用有限逼近的的思想來進行誤差運算。

④ 舉例說明何謂演算法,特點是什麼評價一個演算法的優劣,主要從哪些因素分析

評價演算法優劣的四個分析因素：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

(4)數值演算法有什麼特點擴展閱讀：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

⑤ 演算法的要素是什麼演算法的特徵是什麼

一、演算法的要素包括：

1、數據對象的操作和操作：計算機可以執行的基本操作以指令的形式描述。

2、演算法的控制結構：演算法的功能結構不僅取決於所選的操作，還取決於操作之間的執行順序。

二、演算法的特徵如下：

1、有窮性：演算法的有窮性意味著演算法在執行有限的步驟之後必須能夠終止。

2、確切性：演算法的每一步都必須確切定義。

3、輸入項：一個演算法有0個或多個輸入來描述操作對象的初始條件。所謂的零輸入是指由演算法本身決定的初始條件。

4、輸出項：一個演算法有一個或多個輸出來反映處理輸入數據的結果。沒有輸出的演算法毫無意義。

5、可行性：演算法中執行的任何計算步驟都可以分解為基本的可執行操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限的時間內完成。

(5)數值演算法有什麼特點擴展閱讀：

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。

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖。

隨著計算機的發展，演算法在計算機方面已有廣泛的發展及應用，如用隨機森林演算法，來進行頭部姿勢的估計，用遺傳演算法來解決彈葯裝載問題，信息加密演算法在網路傳輸中的應用，並行演算法在數據挖掘中的應用等。

⑥ 演算法具有什麼特徵

一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：

1，有窮性（Finiteness）：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(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3，輸入項(Input)：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(Output)：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(Effectiveness)：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，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

(6)數值演算法有什麼特點擴展閱讀：

演算法要素：

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。

⑦ 演算法的重要特性有哪些呢

演算法的五個重要的特徵：確定性、可行性、輸入、輸出、有窮性/有限性。
演算法是解決「做什麼」和「怎麼做」的問題。解決一個問題可能有多種不同的演算法，從效率上考慮，其中最為核心的還是演算法的速度。因此，解決問題的步驟需要在有限的時間內完成，並且操作步驟中不可以有歧義性語句，以免後繼步驟無法繼續進行下去。通過對演算法概念的分析，可以總結出一個演算法必須滿足如下 5個特性。
（1）有窮性。一個演算法在執行有限步驟後，在有限時間內能夠實現的，就稱該演算法具有有窮性。
有的演算法在理論上滿足有窮性，在有限的步驟後能夠完成，但是計算機可能實際上會執行一天、一年、十年等等。演算法的核心就是速度，那麼這個演算法也就沒有意義了。總而言之，有窮性沒有特定的限度，取決於人們的需要。
（2）確定性。演算法中每一個步驟的表述都應該是確定的、沒有歧義的語句。在人們的日常生活中，遇到歧義性語句，可以根據常識、語境等理解，然而還有可能理解錯誤。計算機不比人腦，不會根據演算法的意義來揣測每一個步驟的意思，所以演算法的每一步都要有確定的含義。
（3）有零個或多個輸入。程序中的演算法和數據是相互聯系的。演算法中，需要輸入的是數據的量值。輸入可以是多個也可以是零個。其實，零個輸入並不是這個演算法沒有輸入，而是這個輸入沒有直觀地顯現出來，隱藏在演算法本身當中。
（4）有一個輸出或多個輸出。輸出就是演算法實現所得到的結果，是演算法經過數據加工處理後得到的結果。有的演算法輸出的是數值，有的是圖形，有的輸出並不是那麼顯而易見。沒有輸出的演算法是沒有意義的。
（5）可行性。演算法的可行性就是指每一個步驟都能夠有效地執行，並得到確定的結果，而且能夠用來方便地解決一類問題。

⑧ 數學常識中數值分析法有哪些特點

數值分析法的特點包括准確性（數值應該盡量近似准確）、穩健性（演算法應該能夠解決很多問題，並且當結果不準確時應該是與使用者有關）和速度（計算的速度越快，方法就越好）。計算方法本身所介紹的是一些適合於計算機上使用的數值分析方法，這些方法的基礎是數學分析，代數，微分方程等數學理論，根據我校學生比較注重基礎理論這一特點，——《數值分析方法》在介紹方法的同時，盡可能地闡述清楚方法的數學理論根據，並對方法的有關緒論做出嚴格而簡潔的證明。數值分析中的各種方法具有相對的獨立性，但作為一門課程，我們盡力把它編寫成具有較好連貫性及較為完整的教材。

矩陣的奇異值是一個數學意義上的概念，一般是由奇異值分解（Singular Value Decomposition，簡稱SVD分解）得到。如果要問奇異值表示什麼物理意義，那麼就必須考慮在不同的實際工程應用中奇異值所對應的含義。下面先盡量避開嚴格的數學符號推導，直觀的從一張圖片出發，讓我們來看看奇異值代表什麼意義。

數值分析(numerical analysis)是研究分析用計算機求解數學計算問題的數值計算方法及其理論的學科，是數學的一個分支，它以數字計算機求解數學問題的理論和方法為研究對象，為計算數學的主體部分。計算太空船的軌跡需要求出常微分方程的數值解。數值天氣預報中會用到許多先進的數值分析方法。