相關演算法

❶ 百度主流相關性演算法有哪些你知道多少

一般是谷歌能走到哪一步，網路也會跟到哪一步。除了PR值的演算法，是基於李彥宏。 這里介紹的主流演算法是—— Simhash演算法 1、主流演算法——Simhash演算法 我們一般判斷文本與文本之間的相關性是很容易的。你演算法的效率，直接決定了你的使用性。 通過此演算法能夠了解網頁間的相關性對比和搜索引擎達到去重的效果。網路和谷歌都有基於此原理。這個大家可以網路一下具體解釋。 2、相關性演算法的對比程度 我們了解演算法，是為了獲得更多的權重。在應用上，我們主要在以下幾個方面。 第一：外鏈的有效性方面。比如，你是旅遊類站點，那麼你做的友鏈都是旅遊類。那麼有些企業站很難找到相關的。那麼可以找，本地的，同行業的。但是我們心裡清楚，相關性的總比不相關性的好。那麼找本地的、同行業的大家都沒有底，但是不管你是找同行業的還是本地的，其實沒有那麼大的影響。 第二，站內相關性。比如說內鏈，現在內鏈的列表都是隨機推薦的。隨機推薦的效果是最差的。隨機推薦的越多，質量就最低，也是網路這次演算法調整的內容之一，那麼那些網站是最多的？醫療站，幾乎是所有行業裡面最普遍的。隨機生成 這里，老師將會讓你徹底改變關於相關性的看法。一個是外鏈相關性方面，一個是內鏈相關性方面，一定要看仔細了。 3.外鏈方面的相關性方面 分兩個層次的應用。這里講兩個基礎的兩個概念，一個是谷歌PR值演算法和網路的超文本鏈接演算法，是怎麼來識別權威性的？我們在一個行業為什麼要進行權威性的識別？在任何團隊裡面都有自己的領袖，這個是一個自然現象。因為權威性的指導，能夠給信息帶來信用度。對信用的評級是有一定的層級的。因為搜索引擎是一個信息平台，那麼對信息就必須有一個權威性指導。所以搜索引擎就必須有兩個識別，一個是樞紐，一個是權威性。那麼什麼是樞紐？中心的意思。 權威性的建立，是有一些樞紐組成的。一個權威性站點，是接收了很多樞紐的指向的。樞紐是鏈接，但是鏈接不一定是樞紐。這個就是ICO標簽。如果你想成為權威性網站，那麼你要做的應該是不同行業的鏈接。如果你做的都是同行業的鏈接，你就成為不了權威性網站。 權威是指整個互聯網的權威，還是某個行業？權威可不可以跨行？旅遊行業的權威網站可不可以對酒店行業網站投票？我們所說的 高權重站點，針對的是行業，不是跨行業。 我們聽說一個高權重網站，我們都去發外鏈，以為可以帶來大量權重，其實錯了。他只能給他的那個行業的網站帶來權重。 樞紐鏈接是對不同的權威網站進行指向的。這個鏈接的導出頁面（樞紐），是對不同行業進行導向的。 如果你的網站都是同行業的，那麼你不是樞紐，也不可能稱為權威。做外鏈，請找樞紐 了解搜索引擎的相關性演算法了嗎？

❷ 信號的自相關函數的計算方法與特點是什麼

自相關函數，信號在時域中特性的平均度量，它用來描述隨機信號x(t)在任意兩個不同時刻s，t的

取值之間的相關程度，其定義式為

(2)相關演算法擴展閱讀

自相關函數應用

信號處理中，自相關可以提供關於重復事件的信息，例如音樂節拍（例如，確定節奏）或脈沖星的頻率（雖然它不能告訴我們節拍的位置）。另外，它也可以用來估計樂音的音高。

非正式地來說，它就是兩次觀察之間的相似度對它們之間的時間差的函數。它是找出重復模式（如被雜訊掩蓋的周期信號），或識別隱含在信號諧波頻率中消失的基頻的數學工具。它常用於信號處理中，用來分析函數或一系列值，如時域信號。

❸ 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

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❹ 有關計算機演算法的相關知識

http://ke..com/view/1337026.htm
網路全科
定義
計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。
編輯本段性質
一個演算法必須具備以下性質：
（1）演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。
（2）演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。
（3）每個步驟都有確定的執行順序，即上一步在哪裡，下一步是什麼，都必須明確，無二義性。
（4）無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行，即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。
一個問題的解決方案可以有多種表達方式，但只有滿足以上4個條件的解才能稱之為演算法。
編輯本段演算法與程序的關系
雖然演算法與計算機程序密切相關，但二者也存在區別：計算機程序是演算法的一個實例，是將演算法通過某種計算機語言表達出來的具體形式；同一個演算法可以用任何一種計算機語言來表達。

❺ 實現有向圖相關演算法及其應用系統

法時間

❻ 相關性分析的演算法有那些

就是一個簡單的pearson相關系數，但是前提是兩組變數呈正態性，做散點圖顯示存在相關性。如果不是正態總體可以用spearnman相關系數。
模型就是一個簡單的直線相關。可以求出相關系數，亦可以做簡單的直線回歸。

❼ log的相關演算法

1、a^(log(a)(b))=b 2、log(a)(a^b)=b 3、log(a)(MN)=log(a)(M)+log(a)(N); 4、log(a)(M÷N)=log(a)(M)-log(a)(N); 5、log(a)(M^n)=nlog(a)(M) 6、log(a^n)M=log(a)(M)/n

❽ 相關系數的作用及計算方法！速！

相關系數是變數之間相關程度的指標。樣本相關系數用r表示,總體相關系數用ρ表示,相關系數的取值范圍為[-1,1]。|r|值越大，誤差Q越小，變數之間的線性相關程度越高；|r|值越接近0，Q越大，變數之間的線性相關程度越低。 相關系數 又稱皮（爾生）氏積矩相關系數，說明兩個現象之間相關關系密切程度的統計分析指標。 相關系數用希臘字母γ表示，γ值的范圍在-1和+1之間。 γ＞0為正相關，γ＜0為負相關。γ＝0表示不相關； γ的絕對值越大，相關程度越高。 兩個現象之間的相關程度，一般劃分為四級： 如兩者呈正相關，r呈正值，r=1時為完全正相關；如兩者呈負相關則r呈負值，而r=-1時為完全負相關。完全正相關或負相關時，所有圖點都在直線回歸線上；點子的分布在直線回歸線上下越離散，r的絕對值越小。當例數相等時，相關系數的絕對值越接近1，相關越密切；越接近於0，相關越不密切。當r=0時，說明X和Y兩個變數之間無直線關系。通常|r|大於0.8時，認為兩個變數有很強的線性相關性。
相關系數的計算公式
其中xi為自變數的標志值；i＝1，2，…n；■為自變數的平均值， 為因變數數列的標志值；■為因變數數列的平均值。 為自變數數列的項數。對於單變數分組表的資料，相關系數的計算公式為：r=n(寫上面)∑i=1(寫下面)(Xi-X的平均數)(Yi-Y平均數)/根號下[∑(樣子同上)(Xi-X平均數）的平方*∑（樣子同上）（Yi-Y平均數）的平方 其中fi為權數，即自變數每組的次數。在使用具有統計功能的電子計算機時，可以用一種簡捷的方法計算相關系數，其公式為： 使用這種計算方法時，當計算機在輸入x、y數據之後，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等數值，不必再列計算表。

❾ 歸一化互相關匹配演算法

歸一化互相關匹配演算法[6]是一種經典的統計匹配演算法，經常寫為NC(Normalized Correlation)演算法。
歸一化積匹配就是根據已知的模板圖像到另一幅圖像中尋找相應位置的處理方法。簡單而言，模板就是事先給定的一幅小圖像，歸一化積匹配就是在一幅大圖像中尋找該模板圖像，也即已知該大圖像中有要查找的目標，且該目標與模板具有相同的方向或者存在較小角度的旋轉，我們可以通過一定的演算法在圖中找到該目標，並確定其坐標位置。