相关算法

❶ 百度主流相关性算法有哪些你知道多少

一般是谷歌能走到哪一步，网络也会跟到哪一步。除了PR值的算法，是基于李彦宏。 这里介绍的主流算法是—— Simhash算法 1、主流算法——Simhash算法 我们一般判断文本与文本之间的相关性是很容易的。你算法的效率，直接决定了你的使用性。 通过此算法能够了解网页间的相关性对比和搜索引擎达到去重的效果。网络和谷歌都有基于此原理。这个大家可以网络一下具体解释。 2、相关性算法的对比程度 我们了解算法，是为了获得更多的权重。在应用上，我们主要在以下几个方面。 第一：外链的有效性方面。比如，你是旅游类站点，那么你做的友链都是旅游类。那么有些企业站很难找到相关的。那么可以找，本地的，同行业的。但是我们心里清楚，相关性的总比不相关性的好。那么找本地的、同行业的大家都没有底，但是不管你是找同行业的还是本地的，其实没有那么大的影响。 第二，站内相关性。比如说内链，现在内链的列表都是随机推荐的。随机推荐的效果是最差的。随机推荐的越多，质量就最低，也是网络这次算法调整的内容之一，那么那些网站是最多的？医疗站，几乎是所有行业里面最普遍的。随机生成 这里，老师将会让你彻底改变关于相关性的看法。一个是外链相关性方面，一个是内链相关性方面，一定要看仔细了。 3.外链方面的相关性方面 分两个层次的应用。这里讲两个基础的两个概念，一个是谷歌PR值算法和网络的超文本链接算法，是怎么来识别权威性的？我们在一个行业为什么要进行权威性的识别？在任何团队里面都有自己的领袖，这个是一个自然现象。因为权威性的指导，能够给信息带来信用度。对信用的评级是有一定的层级的。因为搜索引擎是一个信息平台，那么对信息就必须有一个权威性指导。所以搜索引擎就必须有两个识别，一个是枢纽，一个是权威性。那么什么是枢纽？中心的意思。 权威性的建立，是有一些枢纽组成的。一个权威性站点，是接收了很多枢纽的指向的。枢纽是链接，但是链接不一定是枢纽。这个就是ICO标签。如果你想成为权威性网站，那么你要做的应该是不同行业的链接。如果你做的都是同行业的链接，你就成为不了权威性网站。 权威是指整个互联网的权威，还是某个行业？权威可不可以跨行？旅游行业的权威网站可不可以对酒店行业网站投票？我们所说的 高权重站点，针对的是行业，不是跨行业。 我们听说一个高权重网站，我们都去发外链，以为可以带来大量权重，其实错了。他只能给他的那个行业的网站带来权重。 枢纽链接是对不同的权威网站进行指向的。这个链接的导出页面（枢纽），是对不同行业进行导向的。 如果你的网站都是同行业的，那么你不是枢纽，也不可能称为权威。做外链，请找枢纽 了解搜索引擎的相关性算法了吗？

❷ 信号的自相关函数的计算方法与特点是什么

自相关函数，信号在时域中特性的平均度量，它用来描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻s，t的

取值之间的相关程度，其定义式为

(2)相关算法扩展阅读

自相关函数应用

信号处理中，自相关可以提供关于重复事件的信息，例如音乐节拍（例如，确定节奏）或脉冲星的频率（虽然它不能告诉我们节拍的位置）。另外，它也可以用来估计乐音的音高。

非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。它常用于信号处理中，用来分析函数或一系列值，如时域信号。

❸ 机器学习有哪些算法

1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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❹ 有关计算机算法的相关知识

http://ke..com/view/1337026.htm
网络全科
定义
计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。
编辑本段性质
一个算法必须具备以下性质：
（1）算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。
（2）算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。
（3）每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里，下一步是什么，都必须明确，无二义性。
（4）无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行，即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。
一个问题的解决方案可以有多种表达方式，但只有满足以上4个条件的解才能称之为算法。
编辑本段算法与程序的关系
虽然算法与计算机程序密切相关，但二者也存在区别：计算机程序是算法的一个实例，是将算法通过某种计算机语言表达出来的具体形式；同一个算法可以用任何一种计算机语言来表达。

❺ 实现有向图相关算法及其应用系统

法时间

❻ 相关性分析的算法有那些

就是一个简单的pearson相关系数，但是前提是两组变量呈正态性，做散点图显示存在相关性。如果不是正态总体可以用spearnman相关系数。
模型就是一个简单的直线相关。可以求出相关系数，亦可以做简单的直线回归。

❼ log的相关算法

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 相关系数的作用及计算方法！速！

相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1]。|r|值越大，误差Q越小，变量之间的线性相关程度越高；|r|值越接近0，Q越大，变量之间的线性相关程度越低。 相关系数 又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。 相关系数用希腊字母γ表示，γ值的范围在-1和+1之间。 γ＞0为正相关，γ＜0为负相关。γ＝0表示不相关； γ的绝对值越大，相关程度越高。 两个现象之间的相关程度，一般划分为四级： 如两者呈正相关，r呈正值，r=1时为完全正相关；如两者呈负相关则r呈负值，而r=-1时为完全负相关。完全正相关或负相关时，所有图点都在直线回归线上；点子的分布在直线回归线上下越离散，r的绝对值越小。当例数相等时，相关系数的绝对值越接近1，相关越密切；越接近于0，相关越不密切。当r=0时，说明X和Y两个变量之间无直线关系。通常|r|大于0.8时，认为两个变量有很强的线性相关性。
相关系数的计算公式
其中xi为自变量的标志值；i＝1，2，…n；■为自变量的平均值， 为因变量数列的标志值；■为因变量数列的平均值。 为自变量数列的项数。对于单变量分组表的资料，相关系数的计算公式为：r=n(写上面)∑i=1(写下面)(Xi-X的平均数)(Yi-Y平均数)/根号下[∑(样子同上)(Xi-X平均数）的平方*∑（样子同上）（Yi-Y平均数）的平方 其中fi为权数，即自变量每组的次数。在使用具有统计功能的电子计算机时，可以用一种简捷的方法计算相关系数，其公式为： 使用这种计算方法时，当计算机在输入x、y数据之后，可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值，不必再列计算表。

❾ 归一化互相关匹配算法

归一化互相关匹配算法[6]是一种经典的统计匹配算法，经常写为NC(Normalized Correlation)算法。
归一化积匹配就是根据已知的模板图像到另一幅图像中寻找相应位置的处理方法。简单而言，模板就是事先给定的一幅小图像，归一化积匹配就是在一幅大图像中寻找该模板图像，也即已知该大图像中有要查找的目标，且该目标与模板具有相同的方向或者存在较小角度的旋转，我们可以通过一定的算法在图中找到该目标，并确定其坐标位置。