1. SEO百度排名最近都推出哪些演算法
影響網路SEO自然排名演算法的因素有特別多，像點擊率訪問率，訪問深度以及關鍵詞布局等一系列因素都會影響網路 SEO自然排名，那麼有哪些方法可以優化排名呢？下面就來介紹一些優化SEO排名的技巧。
一、首先要明確有哪些關鍵詞
通常情況下需要查看關鍵詞的PC指數，一般來說，PC指數越高，優化的難度越大。所以首先要明確想要刷的一些關鍵詞，然後直接網路，緊接著在裡面輸入需要進行優化的官網網址，然後就可以查看一系列需要的信息，當然也包括網站裡面一些關鍵詞的相關的指數，從而根據關鍵詞的指數來進行准備和調整優化方案。
二、計算出每個關鍵詞指數對應的日均流量
舉個例子來說，如果你的關鍵詞指數是100，如果對應的需要的流量為10%到20%，那麼計算下來的日均流量就在10到20個IP。
三、尋找更多的人來幫助自己提升排名
這個方法說白了也就類似於網站的推廣，當網站的推廣達到了一定的程度，來自全國各地的不同IP的人來搜索你的關鍵詞並且進入網站，這樣網站的訪問量就會大大提升，排名也會因為訪問量的增多而升高。
四、提高訪問深度和停留時間
有的人可能認為訪問量多就能夠有更好的SEO排名，但是事實上並不是這樣子的。一般來說，訪問深度和層次越深越好，也就是說，每個網頁瀏覽的時間不能夠低於五分鍾，並且可以在網頁瀏覽的時候進行深層次的網頁瀏覽，也就是說，可以點進去網頁內部的一些鏈接，這樣才能夠大大的提升網頁排名。因此在設計網頁內容的時候一定要有獨到之處，首先是關鍵詞一點能夠吸引人，能夠對人們產生一種主導作用，其次網頁的設置和排版也要有一定的新穎之處，這樣才能夠讓人沒有讀下去的興趣。
五、採用先易後難的優化模式
在關鍵詞SEO排名優化的過程中，最好從指數比較低的關鍵詞開始優化，因為指數低的優化起來比較容易，這樣就會比較節省時間，指數高的關鍵詞，如果流量不穩定，其實很快刷上去了，他也會很快掉下來。因此保險起見最好從指數低的關鍵詞開始進行優化。
六、定時更新內容
說來說去一個網站最吸引人的地方應該就是她的內容了，所以堅持每天穩定的增加幾個鏈接，或者說更新一下原創內容，當然，關鍵詞這些基礎是指也要做好，所以說流量雖然是比較重要的，但是一定要保持內容的原創和優質性，這樣才能夠吸引更多的讀者，從而增加流量。
當然除了上面介紹的這些SEO排名優化技巧之外，還有一個最大的技巧，就是貴在堅持。很多人覺得這是一個比較繁瑣的工作，可能做了幾天就沒有興趣了，甚至覺得見效比較慢，所以逐漸的打退堂鼓。但是任何事情都需要一個循序漸進的過程，只要堅持做，相信就一定會有更好的效果。
2. 機器學習新手必看十大演算法
機器學習新手必看十大演算法
本文介紹了機器學習新手需要了解的 10 大演算法，包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰演算法等。
在機器學習中，有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之，它指出沒有任何一種演算法對所有問題都有效，在監督學習(即預測建模)中尤其如此。
例如，你不能說神經網路總是比決策樹好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如數據集的大小和結構。
因此，你應該針對具體問題嘗試多種不同演算法，並留出一個數據「測試集」來評估性能、選出優勝者。
當然，你嘗試的演算法必須適合你的問題，也就是選擇正確的機器學習任務。打個比方，如果你需要打掃房子，你可能會用吸塵器、掃帚或拖把，但是你不會拿出鏟子開始挖土。
大原則
不過也有一個普遍原則，即所有監督機器學習演算法預測建模的基礎。
機器學習演算法被描述為學習一個目標函數 f，該函數將輸入變數 X 最好地映射到輸出變數 Y：Y = f(X)
這是一個普遍的學習任務，我們可以根據輸入變數 X 的新樣本對 Y 進行預測。我們不知道函數 f 的樣子或形式。如果我們知道的話，我們將會直接使用它，不需要用機器學習演算法從數據中學習。
最常見的機器學習演算法是學習映射 Y = f(X) 來預測新 X 的 Y。這叫做預測建模或預測分析，我們的目標是盡可能作出最准確的預測。
對於想了解機器學習基礎知識的新手，本文將概述數據科學家使用的 top 10 機器學習演算法。
1. 線性回歸
線性回歸可能是統計學和機器學習中最知名和最易理解的演算法之一。
預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最准確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統計學在內的很多不同領域的演算法，並將其用於這些目的。
線性回歸的表示是一個方程，它通過找到輸入變數的特定權重(稱為系數 B)，來描述一條最適合表示輸入變數 x 與輸出變數 y 關系的直線。
線性回歸
例如：y = B0 + B1 * x
我們將根據輸入 x 預測 y，線性回歸學習演算法的目標是找到系數 B0 和 B1 的值。
可以使用不同的技術從數據中學習線性回歸模型，例如用於普通最小二乘法和梯度下降優化的線性代數解。
線性回歸已經存在了 200 多年，並得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經驗是盡可能去除非常相似(相關)的變數，並去除噪音。這是一種快速、簡單的技術，可以首先嘗試一下。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學中借鑒的另一種技術。它是解決二分類問題的首選方法。
Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變數的權重，即系數值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數的非線性函數進行變換。
logistic 函數看起來像一個大的 S，並且可以將任何值轉換到 0 到 1 的區間內。這非常實用，因為我們可以規定 logistic 函數的輸出值是 0 和 1(例如，輸入小於 0.5 則輸出為 1)並預測類別值。
Logistic 回歸
由於模型的學習方式，Logistic 回歸的預測也可以作為給定數據實例(屬於類別 0 或 1)的概率。這對於需要為預測提供更多依據的問題很有用。
像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變數無關的屬性以及非常相似(相關)的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，並且對於二分類問題非常有效。
3. 線性判別分析(LDA)
Logistic 回歸是一種分類演算法，傳統上，它僅限於只有兩類的分類問題。如果你有兩個以上的類別，那麼線性判別分析是首選的線性分類技術。
LDA 的表示非常簡單直接。它由數據的統計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變數的 LDA 包括：
每個類別的平均值;
所有類別的方差。
線性判別分析
進行預測的方法是計算每個類別的判別值並對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數據呈高斯分布(鍾形曲線)，因此最好預先從數據中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。
4. 分類與回歸樹
決策樹是預測建模機器學習的一種重要演算法。
決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是演算法和數據結構中的二叉樹，沒什麼特別的。每個節點代表一個單獨的輸入變數 x 和該變數上的一個分割點(假設變數是數字)。
決策樹
決策樹的葉節點包含一個用於預測的輸出變數 y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節點並輸出該節點的類別值就可以作出預測。
決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，並且不需要對數據做特別准備。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模演算法。
該模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數據中計算出來：1)每個類別的概率;2)給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用於使用貝葉斯定理對新數據進行預測。當你的數據是實值時，通常假設一個高斯分布(鍾形曲線)，這樣你可以簡單的估計這些概率。
貝葉斯定理
樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數據並非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。
6. K 近鄰演算法
KNN 演算法非常簡單且有效。KNN 的模型表示是整個訓練數據集。是不是很簡單?
KNN 演算法在整個訓練集中搜索 K 個最相似實例(近鄰)並匯總這 K 個實例的輸出變數，以預測新數據點。對於回歸問題，這可能是平均輸出變數，對於分類問題，這可能是眾數(或最常見的)類別值。
訣竅在於如何確定數據實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同(例如都是用英寸表示)，那麼最簡單的技術是使用歐幾里得距離，你可以根據每個輸入變數之間的差值直接計算出來其數值。
K 近鄰演算法
KNN 需要大量內存或空間來存儲所有數據，但是只有在需要預測時才執行計算(或學習)。你還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的准確性。
距離或緊密性的概念可能在非常高的維度(很多輸入變數)中會瓦解，這對演算法在你的問題上的性能產生負面影響。這被稱為維數災難。因此你最好只使用那些與預測輸出變數最相關的輸入變數。
7. 學習向量量化
K 近鄰演算法的一個缺點是你需要遍歷整個訓練數據集。學習向量量化演算法(簡稱 LVQ)是一種人工神經網路演算法，它允許你選擇訓練實例的數量，並精確地學習這些實例應該是什麼樣的。
學習向量量化
LVQ 的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，並逐漸調整以在學習演算法的多次迭代中最好地總結訓練數據集。在學習之後，碼本向量可用於預測(類似 K 近鄰演算法)。最相似的近鄰(最佳匹配的碼本向量)通過計算每個碼本向量和新數據實例之間的距離找到。然後返回最佳匹配單元的類別值或(回歸中的實際值)作為預測。如果你重新調整數據，使其具有相同的范圍(比如 0 到 1 之間)，就可以獲得最佳結果。
如果你發現 KNN 在你的數據集上達到很好的結果，請嘗試用 LVQ 減少存儲整個訓練數據集的內存要求。
8. 支持向量機(SVM)
支持向量機可能是最受歡迎和最廣泛討論的機器學習演算法之一。
超平面是分割輸入變數空間的一條線。在 SVM 中，選擇一條可以最好地根據輸入變數類別(類別 0 或類別 1)對輸入變數空間進行分割的超平面。在二維中，你可以將其視為一條線，我們假設所有的輸入點都可以被這條線完全的分開。SVM 學習演算法找到了可以讓超平面對類別進行最佳分割的系數。
支持向量機
超平面和最近的數據點之間的距離被稱為間隔。分開兩個類別的最好的或最理想的超平面具備最大間隔。只有這些點與定義超平面和構建分類器有關。這些點被稱為支持向量，它們支持或定義了超平面。實際上，優化演算法用於尋找最大化間隔的系數的值。
SVM 可能是最強大的立即可用的分類器之一，值得一試。
9. Bagging 和隨機森林
隨機森林是最流行和最強大的機器學習演算法之一。它是 Bootstrap Aggregation(又稱 bagging)集成機器學習演算法的一種。
bootstrap 是從數據樣本中估算數量的一種強大的統計方法。例如平均數。你從數據中抽取大量樣本，計算平均值，然後平均所有的平均值以便更好的估計真實的平均值。
bagging 使用相同的方法，但是它估計整個統計模型，最常見的是決策樹。在訓練數據中抽取多個樣本，然後對每個數據樣本建模。當你需要對新數據進行預測時，每個模型都進行預測，並將所有的預測值平均以便更好的估計真實的輸出值。
隨機森林
隨機森林是對這種方法的一種調整，在隨機森林的方法中決策樹被創建以便於通過引入隨機性來進行次優分割，而不是選擇最佳分割點。
因此，針對每個數據樣本創建的模型將會與其他方式得到的有所不同，不過雖然方法獨特且不同，它們仍然是准確的。結合它們的預測可以更好的估計真實的輸出值。
如果你用方差較高的演算法(如決策樹)得到了很好的結果，那麼通常可以通過 bagging 該演算法來獲得更好的結果。
10. Boosting 和 AdaBoost
Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創建一個強分類器。這通過從訓練數據中構建一個模型，然後創建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數量已經達到最大數量。
AdaBoost 是第一個為二分類開發的真正成功的 boosting 演算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。
AdaBoost
AdaBoost與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創建之後，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數據被分配更多權重，而容易預測的數據分配的權重較少。依次創建模型，每個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之後，對新數據進行預測，並且通過每個決策樹在訓練數據上的精確度評估其性能。
因為在糾正演算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數據非常重要。
總結
初學者在面對各種機器學習演算法時經常問：「我應該用哪個演算法?」這個問題的答案取決於很多因素，包括：(1)數據的大小、質量和特性;(2)可用的計算時間;(3)任務的緊迫性;(4)你想用這些數據做什麼。
即使是經驗豐富的數據科學家在嘗試不同的演算法之前，也無法分辨哪種演算法會表現最好。雖然還有很多其他的機器學習演算法，但本篇文章中討論的是最受歡迎的演算法。如果你是機器學習的新手，這將是一個很好的學習起點。
3. seo最新演算法有哪些
1、絕大部被降權網站，標題、關鍵詞、描述中都有關鍵詞堆砌行為。
2、大部分被降權網站在文本、alt、超鏈接中的title屬性中有堆砌關鍵詞。這屬於搜索引擎反作弊規則的重要一環，建議合理使用這些標簽，而不是在其中使勁添加關鍵詞。
3、部分網站有過度使用加粗標簽。這個標簽是網路打擊SEO優化的一個主要標簽。非常容易造成降權。
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5、不少站點出現了大量的空連接或者重復鏈接，這是用戶體驗差的表現，有一定概率造成降權。
6、有大約1/5的站點訪問速度特別慢。請及時更換空間或者伺服器，訪問速度過低會被降權，這是網路站長平台多次聲明過的。
7、不少網站使用了QQ客服代碼鏈接：{{網頁鏈接}}……，是以直接的鏈接形式出現的，建議這樣的鏈接用JS實現或者加nofollow。有可能導致搜索引擎誤判。
8、少量的網站存在一定數量死鏈接，建議盡快處理好。
9、在診斷過程中出現了一個可能是被網路誤傷的正常優化站，建議可以調整自己的優化手法，或者向網路反饋，或者等待即可。
10、大部分網站都有大量的重復鏈接(內鏈)，或者重復導出鏈接(向外導出鏈接)，這是容易觸發反作弊規則的一個情況。
隨著seoer群體的擴大，網路發現很多的網站排名受到人為的網站內鏈，外鏈的影響，從而加入一種新的演算法因素。那就是SEO 點擊軟體演算法。按照用戶的滿意程度來排序網頁，提供更為合理的網頁排序，更好的實現用戶的需求。而就在今年seo界，最火的就是12小時實現前三頁網站排名前三的關鍵詞點擊軟體。就是依靠網路點擊演算法漏洞而實現的。
4. 最新的智能優化演算法有哪些
蟻群其實還是算比較新的。
更新的也只是這些演算法的最後改進吧。演化演算法就有很多。隨便搜一篇以這些為標題，看06年以來的新文章就可以了。
各個領域都有的。否則就是到極限，也就沒有什麼研究前景了。
5. 2017年SEO如何應對百度最新排名演算法
如何應對最新演算法
搜索引擎演算法不斷革新，你需要發現最新演算法才有辦法應對！如果你都沒有發現那也是白搭，我們說的最新的演算法，我相信去問任何的一個人，最新演算法是什麼，沒有一個人能夠進行准確的回答。也就是說所謂的最新演算法，只是我們的一種說詞而已。但是他是否有跡可循，根據我這么多年的經驗，他是有跡可循的。我們如何發現搜索引擎演算法變化?有多少種方法發現？
那麼應該怎麼學習SEO技術 ？
現在很多小夥伴喜歡在互聯網上找視頻資料學習SEO，但是光看視頻卻沒有人指導你，你是不可能學好SEO這門技術的，而且很多視頻已經過時了 ，並沒有什麼用!
如果你想成為一個SEO技術大牛，學到真正的SEO干貨，你可以來這個裙：前面是 2 6 4，中間是七 八 三，最後是6 0 2！
在這里有最新的SEO優化課程 免費學習 也有很多人和你一起交流進步，不需要你付出什麼，只要你是真心想學習的，隨便看看的就不要加了，加了也是浪費大家的時間 。
1、現有網站排名的變動
有排名下降就意味著有排名上升，這時候他的演算法是不是發生了變化，它會讓一些不符合他這種演算法的網站、頁面、排名會降低，然後他會把一些符合現有演算法的、符合用戶體驗的替代原有站點。比如你最關注的行業(你所做的行業)，前幾名的網站排名都消失了。那些老大哥都看不見了，是不是這些數據都可以給我們提示。
2、關注站長交流圈子
網路站長公告，其實是很官方的，官方公告只是對他的這些動作，為了避免引起公憤做了一個解釋。當你看到官方公告的時候，對於我們做SEO的來說一切都晚了。而且更有甚者，官方公告都出來了半年，他的演算法還沒有出來，你如果提前去針對那一些演算法去操作，我們是不是都在做無用功。所以我們要發現他的演算法變化，最好的地方就是在站長交流圈子，微博，微信，QQ群，還有一些就是我們自己的關注
3、關鍵詞排名組成因素(排除法)
搜索引擎排名是哪些最重要的因素組成的，比如，關鍵詞的排名是由哪一些組成的：無非就是內鏈、外鏈、流量、網站的點擊率、跳出率(貢獻流量)、頁面質量，停留時間、內容的識別程度、頁面受歡迎度。每一個裡面都有一些側重點，我們不管他有幾千項因素。他針對於站內內容質量，主要是內容重復度、頁面內容相關度、抓取識別度、用戶停留時間與跳出率。
抓取識別度：搜索引擎能不能順利的抓取，穩定性、屏蔽、JS腳本、圖片，網站結構友好度，內容重復度，他只要是不識別的，對用戶不友好的都可能給幹掉。
頁面停留時間：停留時間它決定了你的頁面，對於用戶是否是有質量的，是不是能夠看得下去，用戶看完了你這個頁面是關掉了，還是往另外一個頁面跳，它為下游貢獻了多少流量，這些都反應一個站點的需求滿足度，以及用戶體驗友好度。
4、關注引擎的更新周期
網路正常是每周4小更新，每月26日左右一次大更新，關注18-26號之間，因為這段時間總會有一些網站會面臨著被K，一個網站被K，除非是大面積更新，否則他絕對不是單一的因素，網站降權或被K，有時也可能被誤K或漏網的情況，識別幾率(這就好比警察抓小偷，小偷不一定都會被抓了也會有漏網之魚、或抓錯的請)，我們不能以點概面。
如何規避降權風險
如果你不想網站被K或降權，那麼首先你要學會如何分析網站，我們如何分析呢？
1、我們可以關注整個行業，如果你這行業裡面出了問題，是不是我們可以把前10名一個一個找出來進行分析，我們在對於網路的最新選擇，最著重的應對站點，統一的進行分析，多個案例，多個網站進行對比總結，還有的一些行業是根據關鍵詞的敏感度，針對性的檢測。
2、你看前一年他會出現哪一些，出現幾次，那麼今年他會針對哪一些，是不是基本上就知道了，我們就可以針對演算法的變動，採取針對性的措施，及時對網站自身進行調整改善！