1、朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）：是一种基于贝叶斯定理的分类算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。2、K近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）：是一种基于相似度的分类算法，常用于图像识别、推荐系统等领域。3、决策...

算法八:Dijkstra算法戴克斯特拉算法(Dijkstra’salgorithm)是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作...

Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否...

8、人工智能十大算法——随机森林计算方法随机森林是一种有监督学习计算方法，基于决策树为学习器的集成学习计算方法。随机森林非常简单，易于实现，计算开销也很小，但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能，因此，随机森林...

K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个邻居，并为所有这些K个实例分配一个公共输出变量，来对对象进行分类。K-均值（K-means）是通过对数据集...

KNN是一种基于局部近似和的实例的学习方法,是目前最简单的机器学习算法之一。在分类问题中,KNN的输出是一个分类族群,它的对象的分类是由其邻居的“多数表决”确定的,k个最近邻居(k为正整数,通常较小)中最常见的分类决定了赋予该...

1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据...

常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：点击以下图片查看大图：关于时间复杂度平方阶(O(n2))排序各类简单排序：直接插入、直接选择...

1、蒙特卡罗算法,该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性。2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法，通常使用Matlab作为工具。3、线性规划、整数规划、多元...

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top10机器学习算法。1.线性回归...