1. SEO百度排名最近都推出哪些算法
影响网络SEO自然排名算法的因素有特别多，像点击率访问率，访问深度以及关键词布局等一系列因素都会影响网络 SEO自然排名，那么有哪些方法可以优化排名呢？下面就来介绍一些优化SEO排名的技巧。
一、首先要明确有哪些关键词
通常情况下需要查看关键词的PC指数，一般来说，PC指数越高，优化的难度越大。所以首先要明确想要刷的一些关键词，然后直接网络，紧接着在里面输入需要进行优化的官网网址，然后就可以查看一系列需要的信息，当然也包括网站里面一些关键词的相关的指数，从而根据关键词的指数来进行准备和调整优化方案。
二、计算出每个关键词指数对应的日均流量
举个例子来说，如果你的关键词指数是100，如果对应的需要的流量为10%到20%，那么计算下来的日均流量就在10到20个IP。
三、寻找更多的人来帮助自己提升排名
这个方法说白了也就类似于网站的推广，当网站的推广达到了一定的程度，来自全国各地的不同IP的人来搜索你的关键词并且进入网站，这样网站的访问量就会大大提升，排名也会因为访问量的增多而升高。
四、提高访问深度和停留时间
有的人可能认为访问量多就能够有更好的SEO排名，但是事实上并不是这样子的。一般来说，访问深度和层次越深越好，也就是说，每个网页浏览的时间不能够低于五分钟，并且可以在网页浏览的时候进行深层次的网页浏览，也就是说，可以点进去网页内部的一些链接，这样才能够大大的提升网页排名。因此在设计网页内容的时候一定要有独到之处，首先是关键词一点能够吸引人，能够对人们产生一种主导作用，其次网页的设置和排版也要有一定的新颖之处，这样才能够让人没有读下去的兴趣。
五、采用先易后难的优化模式
在关键词SEO排名优化的过程中，最好从指数比较低的关键词开始优化，因为指数低的优化起来比较容易，这样就会比较节省时间，指数高的关键词，如果流量不稳定，其实很快刷上去了，他也会很快掉下来。因此保险起见最好从指数低的关键词开始进行优化。
六、定时更新内容
说来说去一个网站最吸引人的地方应该就是她的内容了，所以坚持每天稳定的增加几个链接，或者说更新一下原创内容，当然，关键词这些基础是指也要做好，所以说流量虽然是比较重要的，但是一定要保持内容的原创和优质性，这样才能够吸引更多的读者，从而增加流量。
当然除了上面介绍的这些SEO排名优化技巧之外，还有一个最大的技巧，就是贵在坚持。很多人觉得这是一个比较繁琐的工作，可能做了几天就没有兴趣了，甚至觉得见效比较慢，所以逐渐的打退堂鼓。但是任何事情都需要一个循序渐进的过程，只要坚持做，相信就一定会有更好的效果。
2. 机器学习新手必看十大算法
机器学习新手必看十大算法
本文介绍了机器学习新手需要了解的 10 大算法，包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。
在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习(即预测建模)中尤其如此。
例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，例如数据集的大小和结构。
因此，你应该针对具体问题尝试多种不同算法，并留出一个数据“测试集”来评估性能、选出优胜者。
当然，你尝试的算法必须适合你的问题，也就是选择正确的机器学习任务。打个比方，如果你需要打扫房子，你可能会用吸尘器、扫帚或拖把，但是你不会拿出铲子开始挖土。
大原则
不过也有一个普遍原则，即所有监督机器学习算法预测建模的基础。
机器学习算法被描述为学习一个目标函数 f，该函数将输入变量 X 最好地映射到输出变量 Y：Y = f(X)
这是一个普遍的学习任务，我们可以根据输入变量 X 的新样本对 Y 进行预测。我们不知道函数 f 的样子或形式。如果我们知道的话，我们将会直接使用它，不需要用机器学习算法从数据中学习。
最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f(X) 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析，我们的目标是尽可能作出最准确的预测。
对于想了解机器学习基础知识的新手，本文将概述数据科学家使用的 top 10 机器学习算法。
1. 线性回归
线性回归可能是统计学和机器学习中最知名和最易理解的算法之一。
预测建模主要关注最小化模型误差或者尽可能作出最准确的预测，以可解释性为代价。我们将借用、重用包括统计学在内的很多不同领域的算法，并将其用于这些目的。
线性回归的表示是一个方程，它通过找到输入变量的特定权重(称为系数 B)，来描述一条最适合表示输入变量 x 与输出变量 y 关系的直线。
线性回归
例如：y = B0 + B1 * x
我们将根据输入 x 预测 y，线性回归学习算法的目标是找到系数 B0 和 B1 的值。
可以使用不同的技术从数据中学习线性回归模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降优化的线性代数解。
线性回归已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究。使用这种技术的一些经验是尽可能去除非常相似(相关)的变量，并去除噪音。这是一种快速、简单的技术，可以首先尝试一下。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学中借鉴的另一种技术。它是解决二分类问题的首选方法。
Logistic 回归与线性回归相似，目标都是找到每个输入变量的权重，即系数值。与线性回归不同的是，Logistic 回归对输出的预测使用被称为 logistic 函数的非线性函数进行变换。
logistic 函数看起来像一个大的 S，并且可以将任何值转换到 0 到 1 的区间内。这非常实用，因为我们可以规定 logistic 函数的输出值是 0 和 1(例如，输入小于 0.5 则输出为 1)并预测类别值。
Logistic 回归
由于模型的学习方式，Logistic 回归的预测也可以作为给定数据实例(属于类别 0 或 1)的概率。这对于需要为预测提供更多依据的问题很有用。
像线性回归一样，Logistic 回归在删除与输出变量无关的属性以及非常相似(相关)的属性时效果更好。它是一个快速的学习模型，并且对于二分类问题非常有效。
3. 线性判别分析(LDA)
Logistic 回归是一种分类算法，传统上，它仅限于只有两类的分类问题。如果你有两个以上的类别，那么线性判别分析是首选的线性分类技术。
LDA 的表示非常简单直接。它由数据的统计属性构成，对每个类别进行计算。单个输入变量的 LDA 包括：
每个类别的平均值;
所有类别的方差。
线性判别分析
进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布(钟形曲线)，因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模问题的一种简单而强大的方法。
4. 分类与回归树
决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。
决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点代表一个单独的输入变量 x 和该变量上的一个分割点(假设变量是数字)。
决策树
决策树的叶节点包含一个用于预测的输出变量 y。通过遍历该树的分割点，直到到达一个叶节点并输出该节点的类别值就可以作出预测。
决策树学习速度和预测速度都很快。它们还可以解决大量问题，并且不需要对数据做特别准备。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一个简单但是很强大的预测建模算法。
该模型由两种概率组成，这两种概率都可以直接从训练数据中计算出来：1)每个类别的概率;2)给定每个 x 的值，每个类别的条件概率。一旦计算出来，概率模型可用于使用贝叶斯定理对新数据进行预测。当你的数据是实值时，通常假设一个高斯分布(钟形曲线)，这样你可以简单的估计这些概率。
贝叶斯定理
朴素贝叶斯之所以是朴素的，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强大的假设，真实的数据并非如此，但是，该技术在大量复杂问题上非常有用。
6. K 近邻算法
KNN 算法非常简单且有效。KNN 的模型表示是整个训练数据集。是不是很简单?
KNN 算法在整个训练集中搜索 K 个最相似实例(近邻)并汇总这 K 个实例的输出变量，以预测新数据点。对于回归问题，这可能是平均输出变量，对于分类问题，这可能是众数(或最常见的)类别值。
诀窍在于如何确定数据实例间的相似性。如果属性的度量单位相同(例如都是用英寸表示)，那么最简单的技术是使用欧几里得距离，你可以根据每个输入变量之间的差值直接计算出来其数值。
K 近邻算法
KNN 需要大量内存或空间来存储所有数据，但是只有在需要预测时才执行计算(或学习)。你还可以随时更新和管理训练实例，以保持预测的准确性。
距离或紧密性的概念可能在非常高的维度(很多输入变量)中会瓦解，这对算法在你的问题上的性能产生负面影响。这被称为维数灾难。因此你最好只使用那些与预测输出变量最相关的输入变量。
7. 学习向量量化
K 近邻算法的一个缺点是你需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法(简称 LVQ)是一种人工神经网络算法，它允许你选择训练实例的数量，并精确地学习这些实例应该是什么样的。
学习向量量化
LVQ 的表示是码本向量的集合。这些是在开始时随机选择的，并逐渐调整以在学习算法的多次迭代中最好地总结训练数据集。在学习之后，码本向量可用于预测(类似 K 近邻算法)。最相似的近邻(最佳匹配的码本向量)通过计算每个码本向量和新数据实例之间的距离找到。然后返回最佳匹配单元的类别值或(回归中的实际值)作为预测。如果你重新调整数据，使其具有相同的范围(比如 0 到 1 之间)，就可以获得最佳结果。
如果你发现 KNN 在你的数据集上达到很好的结果，请尝试用 LVQ 减少存储整个训练数据集的内存要求。
8. 支持向量机(SVM)
支持向量机可能是最受欢迎和最广泛讨论的机器学习算法之一。
超平面是分割输入变量空间的一条线。在 SVM 中，选择一条可以最好地根据输入变量类别(类别 0 或类别 1)对输入变量空间进行分割的超平面。在二维中，你可以将其视为一条线，我们假设所有的输入点都可以被这条线完全的分开。SVM 学习算法找到了可以让超平面对类别进行最佳分割的系数。
支持向量机
超平面和最近的数据点之间的距离被称为间隔。分开两个类别的最好的或最理想的超平面具备最大间隔。只有这些点与定义超平面和构建分类器有关。这些点被称为支持向量，它们支持或定义了超平面。实际上，优化算法用于寻找最大化间隔的系数的值。
SVM 可能是最强大的立即可用的分类器之一，值得一试。
9. Bagging 和随机森林
随机森林是最流行和最强大的机器学习算法之一。它是 Bootstrap Aggregation(又称 bagging)集成机器学习算法的一种。
bootstrap 是从数据样本中估算数量的一种强大的统计方法。例如平均数。你从数据中抽取大量样本，计算平均值，然后平均所有的平均值以便更好的估计真实的平均值。
bagging 使用相同的方法，但是它估计整个统计模型，最常见的是决策树。在训练数据中抽取多个样本，然后对每个数据样本建模。当你需要对新数据进行预测时，每个模型都进行预测，并将所有的预测值平均以便更好的估计真实的输出值。
随机森林
随机森林是对这种方法的一种调整，在随机森林的方法中决策树被创建以便于通过引入随机性来进行次优分割，而不是选择最佳分割点。
因此，针对每个数据样本创建的模型将会与其他方式得到的有所不同，不过虽然方法独特且不同，它们仍然是准确的。结合它们的预测可以更好的估计真实的输出值。
如果你用方差较高的算法(如决策树)得到了很好的结果，那么通常可以通过 bagging 该算法来获得更好的结果。
10. Boosting 和 AdaBoost
Boosting 是一种集成技术，它试图集成一些弱分类器来创建一个强分类器。这通过从训练数据中构建一个模型，然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误来完成。一直添加模型直到能够完美预测训练集，或添加的模型数量已经达到最大数量。
AdaBoost 是第一个为二分类开发的真正成功的 boosting 算法。这是理解 boosting 的最佳起点。现代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最显着的是随机梯度提升。
AdaBoost
AdaBoost与短决策树一起使用。在第一个决策树创建之后，利用每个训练实例上树的性能来衡量下一个决策树应该对每个训练实例付出多少注意力。难以预测的训练数据被分配更多权重，而容易预测的数据分配的权重较少。依次创建模型，每个模型在训练实例上更新权重，影响序列中下一个决策树的学习。在所有决策树建立之后，对新数据进行预测，并且通过每个决策树在训练数据上的精确度评估其性能。
因为在纠正算法错误上投入了太多注意力，所以具备已删除异常值的干净数据非常重要。
总结
初学者在面对各种机器学习算法时经常问：“我应该用哪个算法?”这个问题的答案取决于很多因素，包括：(1)数据的大小、质量和特性;(2)可用的计算时间;(3)任务的紧迫性;(4)你想用这些数据做什么。
即使是经验丰富的数据科学家在尝试不同的算法之前，也无法分辨哪种算法会表现最好。虽然还有很多其他的机器学习算法，但本篇文章中讨论的是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手，这将是一个很好的学习起点。
3. seo最新算法有哪些
1、绝大部被降权网站，标题、关键词、描述中都有关键词堆砌行为。
2、大部分被降权网站在文本、alt、超链接中的title属性中有堆砌关键词。这属于搜索引擎反作弊规则的重要一环，建议合理使用这些标签，而不是在其中使劲添加关键词。
3、部分网站有过度使用加粗标签。这个标签是网络打击SEO优化的一个主要标签。非常容易造成降权。
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5、不少站点出现了大量的空连接或者重复链接，这是用户体验差的表现，有一定概率造成降权。
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8、少量的网站存在一定数量死链接，建议尽快处理好。
9、在诊断过程中出现了一个可能是被网络误伤的正常优化站，建议可以调整自己的优化手法，或者向网络反馈，或者等待即可。
10、大部分网站都有大量的重复链接(内链)，或者重复导出链接(向外导出链接)，这是容易触发反作弊规则的一个情况。
随着seoer群体的扩大，网络发现很多的网站排名受到人为的网站内链，外链的影响，从而加入一种新的算法因素。那就是SEO 点击软件算法。按照用户的满意程度来排序网页，提供更为合理的网页排序，更好的实现用户的需求。而就在今年seo界，最火的就是12小时实现前三页网站排名前三的关键词点击软件。就是依靠网络点击算法漏洞而实现的。
4. 最新的智能优化算法有哪些
蚁群其实还是算比较新的。
更新的也只是这些算法的最后改进吧。演化算法就有很多。随便搜一篇以这些为标题，看06年以来的新文章就可以了。
各个领域都有的。否则就是到极限，也就没有什么研究前景了。
5. 2017年SEO如何应对百度最新排名算法
如何应对最新算法
搜索引擎算法不断革新，你需要发现最新算法才有办法应对！如果你都没有发现那也是白搭，我们说的最新的算法，我相信去问任何的一个人，最新算法是什么，没有一个人能够进行准确的回答。也就是说所谓的最新算法，只是我们的一种说词而已。但是他是否有迹可循，根据我这么多年的经验，他是有迹可循的。我们如何发现搜索引擎算法变化?有多少种方法发现？
那么应该怎么学习SEO技术 ？
现在很多小伙伴喜欢在互联网上找视频资料学习SEO，但是光看视频却没有人指导你，你是不可能学好SEO这门技术的，而且很多视频已经过时了 ，并没有什么用!
如果你想成为一个SEO技术大牛，学到真正的SEO干货，你可以来这个裙：前面是 2 6 4，中间是七 八 三，最后是6 0 2！
在这里有最新的SEO优化课程 免费学习 也有很多人和你一起交流进步，不需要你付出什么，只要你是真心想学习的，随便看看的就不要加了，加了也是浪费大家的时间 。
1、现有网站排名的变动
有排名下降就意味着有排名上升，这时候他的算法是不是发生了变化，它会让一些不符合他这种算法的网站、页面、排名会降低，然后他会把一些符合现有算法的、符合用户体验的替代原有站点。比如你最关注的行业(你所做的行业)，前几名的网站排名都消失了。那些老大哥都看不见了，是不是这些数据都可以给我们提示。
2、关注站长交流圈子
网络站长公告，其实是很官方的，官方公告只是对他的这些动作，为了避免引起公愤做了一个解释。当你看到官方公告的时候，对于我们做SEO的来说一切都晚了。而且更有甚者，官方公告都出来了半年，他的算法还没有出来，你如果提前去针对那一些算法去操作，我们是不是都在做无用功。所以我们要发现他的算法变化，最好的地方就是在站长交流圈子，微博，微信，QQ群，还有一些就是我们自己的关注
3、关键词排名组成因素(排除法)
搜索引擎排名是哪些最重要的因素组成的，比如，关键词的排名是由哪一些组成的：无非就是内链、外链、流量、网站的点击率、跳出率(贡献流量)、页面质量，停留时间、内容的识别程度、页面受欢迎度。每一个里面都有一些侧重点，我们不管他有几千项因素。他针对于站内内容质量，主要是内容重复度、页面内容相关度、抓取识别度、用户停留时间与跳出率。
抓取识别度：搜索引擎能不能顺利的抓取，稳定性、屏蔽、JS脚本、图片，网站结构友好度，内容重复度，他只要是不识别的，对用户不友好的都可能给干掉。
页面停留时间：停留时间它决定了你的页面，对于用户是否是有质量的，是不是能够看得下去，用户看完了你这个页面是关掉了，还是往另外一个页面跳，它为下游贡献了多少流量，这些都反应一个站点的需求满足度，以及用户体验友好度。
4、关注引擎的更新周期
网络正常是每周4小更新，每月26日左右一次大更新，关注18-26号之间，因为这段时间总会有一些网站会面临着被K，一个网站被K，除非是大面积更新，否则他绝对不是单一的因素，网站降权或被K，有时也可能被误K或漏网的情况，识别几率(这就好比警察抓小偷，小偷不一定都会被抓了也会有漏网之鱼、或抓错的请)，我们不能以点概面。
如何规避降权风险
如果你不想网站被K或降权，那么首先你要学会如何分析网站，我们如何分析呢？
1、我们可以关注整个行业，如果你这行业里面出了问题，是不是我们可以把前10名一个一个找出来进行分析，我们在对于网络的最新选择，最着重的应对站点，统一的进行分析，多个案例，多个网站进行对比总结，还有的一些行业是根据关键词的敏感度，针对性的检测。
2、你看前一年他会出现哪一些，出现几次，那么今年他会针对哪一些，是不是基本上就知道了，我们就可以针对算法的变动，采取针对性的措施，及时对网站自身进行调整改善！