数值算法有什么特点

① 算法有哪些特点并一一举例说明

1.决策树
优点：
计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；
擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估
缺点：
容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合；
适用数据范围：
数值型和标称型
CART分类与回归树:
决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。决策树回归方法，采用切分点与切分变量来计算的损失来估计函数。如果目标变量是标称的，称为分类树；如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。
优点:
非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树,产生的分类规则易于理解，准确率较高。
缺点：
在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。
2.随机森林
特点：
准确率可以和Adaboost相媲美，对错误和离群点更鲁棒。准确率依赖于个体分类器的实力和它们之间的依赖性。理想情况是保持个体分类器的能力而不提高它们的相关性。对每次划分所考虑的属性数很敏感。通常选取logn2+1个属性，其中n是数据集的实例数。（一个有趣的观察是，使用单个随机选择的属性可能导致很好的准确率，常常比使用多个属性更高。）
场景举例：用户流失分析、风险评估
优点：
不易过拟合，可能比Bagging和Boosting更快。由于在每次划分时只考虑很少的属性，因此它们在大型数据库上非常有效。有很好的方法来填充缺失值，即便有很大一部分数据缺失，仍能维持很高准确度。给出了变量重要性的内在估计，对于不平衡样本分类，它可以平衡误差。可以计算各实例的亲近度，对于数据挖掘、检测离群点和数据可视化非常有用。
随机森林方法被证明对大规模数据集和存在大量且有时不相关特征的项（item）来说很有用
缺点：
在某些噪声较大的分类和回归问题上会过拟合。对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产生的属性权值是不可信的。

② 什么是算法算法的特性有哪些

算法，指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

特征：有穷性，算法必须能在执行有限个步骤之后终止；确切性，算法的每一步骤必须有确切的定义；输入项，一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象初始情况；输出项，一个算法有一个或多个输出以反映对输入数据加工后的结果；可行性，算法中执行的任何计算步骤都可被分解为基本的可执行的操作步骤。

(2)数值算法有什么特点扩展阅读：

算法可以宏泛分为三类：

1、有限的、确定性算法：这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

2、有限的、非确定算法：这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

3、无限的算法：是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

③ 计算机进行数值计算时的高精度主要决定于什么

主要决定于基本字长。

基本字长影响计算精度、指令功能。基本字长越长，计算精度越高。比如，基本字长是8位，那么它可以表示最小的正数是0.0000001；而如果基本字长是16位，则可以表示0.000000000000001。显然，后者的精度更高。

(3)数值算法有什么特点扩展阅读：

数值计算具有以下5个重要特征：

1、数值计算的结果是离散的，并且一定有误差，这是数值计算方法区别与解析法的主要特征。

2、注重计算的稳定性。控制误差的增长势头，保证计算过程稳定是数值计算方法的核心任务之一。

3、注重快捷的计算速度和高计算精度是数值计算的重要特征。

4、注重构造性证明。

5、数值计算主要是运用有限逼近的的思想来进行误差运算。

④ 举例说明何谓算法,特点是什么评价一个算法的优劣,主要从哪些因素分析

评价算法优劣的四个分析因素：

1.正确性

能正确地实现预定的功能，满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当，能不能得到预想的结果。

2.易读性

易于阅读、理解和交流，便于调试、修改和扩充。写出的算法，能不能让别人看明白，能不能让别人明白算法的逻辑？如果通俗易懂，在系统调试和修改或者功能扩充的时候，使系统维护更为便捷。

3.健壮性

输入非法数据，算法也能适当地做出反应后进行处理，不会产生预料不到的运行结果。数据的形式多种多样，算法可能面临着接受各种各样的数据，当算法接收到不适合算法处理的数据，算法本身该如何处理呢？如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。

4.时空性

算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。

算法处理数据过程中，不同的算法耗费的时间和内存空间是不同的。

(4)数值算法有什么特点扩展阅读：

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有下列5个重要的特性。

（1）、有穷性

一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。

（2）、确定性

算法中每一条指令必须有明确的含义，读者理解时不会产生二义性。即对于相同的输入只能得到相同的输出。

（3）、可行性

一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。

（4）、输入

一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。

（5）、输出

一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着某种特定关系的量。

⑤ 算法的要素是什么算法的特征是什么

一、算法的要素包括：

1、数据对象的操作和操作：计算机可以执行的基本操作以指令的形式描述。

2、算法的控制结构：算法的功能结构不仅取决于所选的操作，还取决于操作之间的执行顺序。

二、算法的特征如下：

1、有穷性：算法的有穷性意味着算法在执行有限的步骤之后必须能够终止。

2、确切性：算法的每一步都必须确切定义。

3、输入项：一个算法有0个或多个输入来描述操作对象的初始条件。所谓的零输入是指由算法本身决定的初始条件。

4、输出项：一个算法有一个或多个输出来反映处理输入数据的结果。没有输出的算法毫无意义。

5、可行性：算法中执行的任何计算步骤都可以分解为基本的可执行操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限的时间内完成。

(5)数值算法有什么特点扩展阅读：

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图。

随着计算机的发展，算法在计算机方面已有广泛的发展及应用，如用随机森林算法，来进行头部姿势的估计，用遗传算法来解决弹药装载问题，信息加密算法在网络传输中的应用，并行算法在数据挖掘中的应用等。

⑥ 算法具有什么特征

一个算法应该具有以下五个重要的特征：

1，有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；

3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5，可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

(6)数值算法有什么特点扩展阅读：

算法要素：

一，数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：

1，算术运算：加减乘除等运算

2，逻辑运算：或、且、非等运算

3，关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算

4，数据传输：输入、输出、赋值等运算

二，算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。

⑦ 算法的重要特性有哪些呢

算法的五个重要的特征：确定性、可行性、输入、输出、有穷性/有限性。
算法是解决“做什么”和“怎么做”的问题。解决一个问题可能有多种不同的算法，从效率上考虑，其中最为核心的还是算法的速度。因此，解决问题的步骤需要在有限的时间内完成，并且操作步骤中不可以有歧义性语句，以免后继步骤无法继续进行下去。通过对算法概念的分析，可以总结出一个算法必须满足如下 5个特性。
（1）有穷性。一个算法在执行有限步骤后，在有限时间内能够实现的，就称该算法具有有穷性。
有的算法在理论上满足有穷性，在有限的步骤后能够完成，但是计算机可能实际上会执行一天、一年、十年等等。算法的核心就是速度，那么这个算法也就没有意义了。总而言之，有穷性没有特定的限度，取决于人们的需要。
（2）确定性。算法中每一个步骤的表述都应该是确定的、没有歧义的语句。在人们的日常生活中，遇到歧义性语句，可以根据常识、语境等理解，然而还有可能理解错误。计算机不比人脑，不会根据算法的意义来揣测每一个步骤的意思，所以算法的每一步都要有确定的含义。
（3）有零个或多个输入。程序中的算法和数据是相互联系的。算法中，需要输入的是数据的量值。输入可以是多个也可以是零个。其实，零个输入并不是这个算法没有输入，而是这个输入没有直观地显现出来，隐藏在算法本身当中。
（4）有一个输出或多个输出。输出就是算法实现所得到的结果，是算法经过数据加工处理后得到的结果。有的算法输出的是数值，有的是图形，有的输出并不是那么显而易见。没有输出的算法是没有意义的。
（5）可行性。算法的可行性就是指每一个步骤都能够有效地执行，并得到确定的结果，而且能够用来方便地解决一类问题。

⑧ 数学常识中数值分析法有哪些特点

数值分析法的特点包括准确性（数值应该尽量近似准确）、稳健性（算法应该能够解决很多问题，并且当结果不准确时应该是与使用者有关）和速度（计算的速度越快，方法就越好）。计算方法本身所介绍的是一些适合于计算机上使用的数值分析方法，这些方法的基础是数学分析，代数，微分方程等数学理论，根据我校学生比较注重基础理论这一特点，——《数值分析方法》在介绍方法的同时，尽可能地阐述清楚方法的数学理论根据，并对方法的有关绪论做出严格而简洁的证明。数值分析中的各种方法具有相对的独立性，但作为一门课程，我们尽力把它编写成具有较好连贯性及较为完整的教材。

矩阵的奇异值是一个数学意义上的概念，一般是由奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD分解）得到。如果要问奇异值表示什么物理意义，那么就必须考虑在不同的实际工程应用中奇异值所对应的含义。下面先尽量避开严格的数学符号推导，直观的从一张图片出发，让我们来看看奇异值代表什么意义。

数值分析(numerical analysis)是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科，是数学的一个分支，它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。计算太空船的轨迹需要求出常微分方程的数值解。数值天气预报中会用到许多先进的数值分析方法。