精华内容
下载资源
问答
  • 常见机器学习算法分类名称

    千次阅读 2019-03-28 20:20:00
    机器学习算法 类型 缩写 全称 中文名称 分类 NN Neural Network 神经网络   Decision Tree 决策树 SVM Support Vector Machine 支持向量机   XGBoost XGBoost RF...
    机器学习算法
    类型 缩写 全称 中文名称
    分类 NN Neural Network 神经网络
      Decision Tree 决策树
    SVM Support Vector Machine 支持向量机
      XGBoost XGBoost
    RF Random Forest 随机森林
    LR Logistics Regression 逻辑回归
      LightGBM LightGBM
    GBDT Gradient Boosting Decison Tree 梯度提升树
    回归   XGBoost XGBoost
      Decision Tree 决策树
    RF Random Forest 随机森林
    SVM Support Vector Machine 支持向量机
      LightGBM LightGBM
      Neural Network 神经网络
    聚类   Kmeans KMeans聚类算法
        KMeans聚类_选择最佳K值
    SC Spectral Clustering 谱聚类算法
    DBSCAN Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 具有噪声的基于密度的聚类方法
    BIRCH Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies 利用层次方法的平衡迭代规约和聚类
    AP Affinity Propagation Clustering 吸引力传播聚类算法
    HAC Hierarchical Agglomerative Clustering 层次凝聚聚类算法
    模型融合     基学习器模型组合
      Bagging  
      Stacking  
      Voting  
    展开全文
  • 加密算法分类

    2020-07-30 17:47:28
    名称 组成 长度 MD5 0 - 9,a - z 32 SHA1 0 - 9,a - z 40 SHA224 0 - 9,a - z 56 SHA256 0 - 9 ,a - z 64 SHA384 0 - 9,a - z 96 SHA512 0 - 9,a - z 128 对称加密算法 加密时使用的密钥和...

    单向散列算法

    也叫 Hash 算法,将任意长度的明文加密成固定长度的密文,且过程不可逆。常见的单向散列算法有 MD5,SHA

    名称 组成 长度
    MD5 0 - 9,a - z 32
    SHA1 0 - 9,a - z 40
    SHA224 0 - 9,a - z 56
    SHA256 0 - 9 ,a - z 64
    SHA384 0 - 9,a - z 96
    SHA512 0 - 9,a - z 128

    对称加密算法

    加密时使用的密钥和解密时使用的密钥是相同的,且每次加密后的密文不同(长度也不同)。常见的对称加密算法有 AES,DES,TEA,RC4

    名称 组成 长度
    AES 0 - 9,a - z,A - Z,/,+,= 明文每多16个字符密文就会增多
    DES 0 - 9,a - z,A - Z,/,+,= 明文每多8个字符密文就会增多
    RC4 0 - 9,a - z,A - Z,/,+,= 明文每多2个字符密文就会增多

    非对称加密算法

    在加密与解密时使用不同的密钥,任何人都可以使用公钥加密,但只有私钥才能解密,每次加密的结果不同,密文长度和明文长度无关(但和密钥长度有关)。想要破解必须先找到公钥,在根据公钥计算出私钥。常见的非对称加密算法有 RSA,Elgama,DSA,ECC,DH等

    名称 组成
    RSA 0 - 9,a - z,A - Z,/,+,=
    展开全文
  • KNN算法[分类算法]

    2015-11-13 16:48:00
    kNN(k-近邻)分类算法的实现 (1) 简介: (2)算法描述: (3) 1 <?php 2 /* 3 *KNN K-近邻方法(分类算法的实现) 4 */ 5 6 /* 7 *把.txt中的内容读到数组中保存,$filename:...

    kNN(k-近邻)分类算法的实现

    (1) 简介:

    (2)算法描述:

     

    (3)

     

      1 <?php
      2 /*
      3 *KNN K-近邻方法(分类算法的实现)
      4 */
      5 
      6 /*
      7 *把.txt中的内容读到数组中保存,$filename:文件名称
      8 */
      9 //--------------------------------------------------------------------
     10 function  getFileContent($filename)
     11 {
     12     $array = array(null);
     13     $content = file_get_contents($filename);
     14     $result = explode("\r\n",$content);
     15     //print_r(count($result));
     16     for($j=0;$j<count($result);$j++)
     17     {
     18         //print_r($result[$j]."<br>");
     19         $con = explode(" ",$result[$j]);
     20         array_push($array,$con);
     21     }
     22     array_splice($array,0,1);
     23     return $array;
     24 }
     25 //--------------------------------------------------------------------
     26 
     27 /*
     28  */
     29 //希尔排序算法
     30 //--------------------------------------------------------------------    
     31 function shell_sort($array)//降序
     32 {
     33     $dh=(int)(count($array)/2);
     34     while($dh>=1)
     35     {
     36         for($i=$dh;$i<count($array);$i++)
     37         {
     38             $temp=array($array[$i][0],$array[$i][1]);
     39             $j=$i-$dh;
     40             while($j>=0&&($array[$j][1]<$temp[1]))
     41             {
     42                 $array[$j+$dh][1]=$array[$j][1];
     43                 $array[$j+$dh][0]=$array[$j][0];
     44                 $j-=$dh;
     45             }
     46             $array[$j+$dh][1]=$temp[1];
     47             $array[$j+$dh][0]=$temp[0];
     48         }
     49         $dh=(int)($dh/2);
     50     }
     51     return $array;
     52 }
     53 //-------------------------------------------------------------------------    
     54 /*
     55 *KNN算法
     56 *$test:测试文本;$train:训练文本;$flagsyes:yes;$flagsno:no
     57 */
     58 //--------------------------------------------------------------------
     59 function  KNN($test,$train,$flagsyes,$flagsno)
     60 {
     61     for($i=1;$i<count($train);$i++)
     62     {
     63         for($j=1;$j<count($test)-1;$j++)
     64         {
     65             if($test[$j]==$train[$i][$j]) $a[$j] = 1;
     66             else $a[$j] = 0;
     67         }
     68         
     69         //求两个例子之间的欧氏距离
     70         $sum = 0;
     71         for($j=1;$j<count($test)-1;$j++)
     72         {
     73             $sum += pow(1-$a[$j],2);    
     74         }
     75         $distance[$i] = sqrt($sum);
     76     }
     77     $d = array(array(NULL,NULL));
     78     for($i=1;$i<count($train);$i++)
     79     {
     80         $d[$i-1][0] = $train[$i][count($train[$i])-1];
     81         $d[$i-1][1] = 1 /(1+ $distance[$i]) ;
     82     }
     83     $result =shell_sort($d);
     84     
     85     $k = (int) sqrt(count($train)-1);//k=sqrt(N);
     86     
     87     $count_yes = 0;
     88     for($i=0;$i<$k;$i++)
     89     {
     90         if($result[$i][0]==$flagsyes)$count_yes++;
     91     }
     92     $count_no = $k - $count_yes;
     93     
     94     if($count_yes>$count_no)return $flagsyes;
     95     else return $flagsno;
     96 }
     97 //--------------------------------------------------------------------
     98 
     99 $train = getFileContent("train.txt");
    100 $test = getFileContent("test.txt");
    101 
    102 for($i=1;$i<count($test);$i++)
    103 {
    104     $test[$i][count($test[0])-1] = KNN($test[$i],$train,Y,N);
    105 }
    106 /*
    107 *将数组中的内容读到.txt中
    108 */
    109 //--------------------------------------------------------------------
    110 $fp= fopen('result.txt','wb');
    111 for($i=0;$i<count($test);$i++)
    112 {
    113     $temp = NULL;
    114     for($j=0;$j<count($test[$i]);$j++)
    115     {
    116         $temp =  $test[$i][$j]."\t";
    117         fwrite($fp,$temp);
    118     }
    119     fwrite($fp,"\r\n");
    120 }
    121 fclose($fp);
    122 //--------------------------------------------------------------------
    123 
    124 /*
    125 *打印输出
    126 */
    127 //--------------------------------------------------------------------
    128 echo "<pre>";
    129 print_r($test);
    130 echo "</pre>";
    131 //--------------------------------------------------------------------
    132 ?>

    转载于:https://www.cnblogs.com/minmsy/p/4962567.html

    展开全文
  • 例如在此多级分类中,我们想得到"落地扇"的最上级分类"家用电器"的id,就可以应用到递归思想,不断向上追溯上级分类,直到期望的结果出现,即找到第一级分类 以此为例子编写递归程序: $myID=getTopID(...

    递归其实就是"一个函数的自调用".
    在这个"自调用"的过程中,必须要有一个变化的"参数",当这个"参数"达到你的期望值的时候,终止该"自调用"过程.

     

    例如在此多级分类中,我们想得到"落地扇"的最上级分类"家用电器"的id,就可以应用到递归思想,不断向上追溯上级分类,直到期望的结果出现,即找到第一级分类

    以此为例子编写递归程序:

    $myID=getTopID('43');
    function getTopID($id)
    {
        $query= mysql_query("select * from cate where id='".$id."'");
       $Rs = mysql_fetch_array($query);
       $topID=$Rs['id'];/////先赋值
       if($Rs['parentid']>0)
       {
           ////判断是否己是顶级分类,因为parentid等于0才是第一级分类,所以没达到条件的话,再调用函数自身,往上再查找 
            $topID = getTopID($Rs['parentid']);///根据设计时的思路,用父级的id作为子级的parentid查找
        }
        return $topID;///返回顶级分类的id
     }
       
    这便是递归思想的简单应用了.

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/smallwind/archive/2013/05/23/3094851.html

    展开全文
  • K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点...
  • Terrasolid点云分类_分类算法简述

    千次阅读 2020-08-12 21:17:15
    点云的分类是基于点和点之间的相对关系来进行的。空间中所有的点都是有三维坐标的。算法的基础是构面(也就是说某一个点和附近的点进行构面,再进行分析)。 terrasolid里默认的类别 层id 类别 名称 一般...
  • KNN邻近分类算法

    2016-06-23 17:53:00
    K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点...
  • Naïve Bayes(朴素贝叶斯)分类算法的实现 (1) 简介: (2) 算法描述: (3) 1 <?php 2 /* 3 *Naive Bayes朴素贝叶斯算法分类算法的实现) 4 */ 5 6 /* 7 *把.txt中的内容读到数组...
  • Bayes分类算法

    2015-11-11 11:58:17
    class Bayes{ private: int CiD_num = 0;//yes类的元组数量 int D_num = 0;//数据集中总的元组数量 vectorP_Ci_vector; vector> datas;... struct attribute_item//属性取值ai ...//属性取值ai的名称
  • knn算法实现电影分类

    千次阅读 2019-10-08 17:05:13
    KNN英文全称K-nearst neighbor,中文名称为K近邻算法,它是由Cover和Hart在1968年提出来的 KNN算法原理: 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离; 按照距离递增次序排序; 选择与当前距离最小的k个点; 确定...
  • 【实验名称】 实验:分类算法 【实验目的】 1.了解分类算法理论基础 2.平台实现算法 3. 编程实现分类算法 【实验原理】 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来...
  • 从贝叶斯公式开始贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式,算出每种情况下发生的概率,再取概率较大的一个分类作为结果。我们先来看看贝叶斯公式:P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A...
  • KNN的英文全称叫K-Nearest Neighbor,中文名称为K最近邻算法,它是由Cover和Hart在1968年提出来的。 相似性的度量: 相似性一般用空间内两个点的距离来度量。距离越大,表示两个越不相似。 KNN算法原理: 1. ...
  • 1.2 分类(classification)算法 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 实例 在上面这个例子中,接吻次数和打斗次数都是属于特征量,电影名称和电影类型属于label。 下面这个...
  • 决策树归纳分类算法理解

    千次阅读 2015-11-19 23:37:42
    目前构造决策树的算法包括ID3(iterative dichotomy),C4.5,CART,都基于如下抽象的算法流程,现通过一个详细的数据集对算法进行详细解释:该算法名称Generate_decision_tree(,,),递归进行决策树构。
  • 常用的分类与预测算法

    万次阅读 2018-12-11 11:37:27
    算法名称 算法描述 回归分析 确定预测属性与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法 决策树 自顶向下的递归方式,在内部节点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该节点下分支,最终...
  • 决策树算法分类算法中最常用的算法之一。决策树是一种类似流程图的树形结构,可以处理高维数据,直观易理解,且准确率较高,因此应用广泛。本篇小博就决策树的若干...算法名称 分类属性选取标准 标准描述 优点 缺
  • 对于分类中集成学习算法,在不同的算法书中,叫法比较丰富。比如在周志华的西瓜书中,称为集成学习/多分类器系统/基于委员会的学习;在李航的《统计学习方法》中,称提升方法;在《数据挖掘导论》中,又称为组合方法...
  • (1)定义:递归是指函数调用自身或调用其他函数序列时的情况名称,其中一个函数最终再次调用第一个函数。它是计算机科 学和数学中一种重要的解题工具。它在编程语言中用于定义语言语法,在数据结构中用于为列表和树...
  • 鲁东大学信息与电气工程学院 商 务 智 能 实 验 报 告 20192020学年第一学期 课程名称 商务智能 实验题目 决策树分类数据挖掘 专 业 信息管理与信息系统 班 级 信管1702 姓 名 _ 邱勇溪 学 号 20172203261 2019年 11...
  • 对于分类中集成学习算法,在不同的算法书中,叫法比较丰富。比如在周志华的西瓜书中,称为集成学习/多分类器系统/基于委员会的学习;在李航的《统计学习方法》中,称提升方法;在《数据挖掘导论》中,又称为组合方法...
  • 国密算法SM1/SM2/SM3/SM4

    千次阅读 2019-01-21 17:35:55
    原创不易,转载请注明... 算法分类 算法是否公开 明文最大长度(bit) 是否分组 分组长度(bit) 密钥长度(bit) 每组密文长度/消息摘要(bit) 发布时间 SM1 对称 否   ...
  • 论文名称:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf AlexNet训练...
  • 论文名称:Deep Residual Learning for Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 代码地址:...
  • 常用的分类与预测算法 算法名称 算法描述 回归分析 回归分析是确定预测属性(数值型)与其它变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 包括:线性回归、非线性回归、Logistic回归、岭回归、...
  • 第一个是主键(ID),第二个是父级分类ID(parentid),第三个是分类名称(classname)。可能的一种效果是:ID PARENTID CLASSNAME1 0 一级分类A2 0 一级分类B3 1 二级分类A4 1 二级分类B主要思路:首先看第三行和第四...
  • 论文名称:VeryDeepConvolutional Networks ForLarge-Scale Image Recognition 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf VGGNet的主要贡献是,研究了卷积网络深度对大规模图像识别中卷积网络精度的影响...
  • 贝叶斯基础 1、贝叶斯定理 ...这个名称来自于托马斯·贝叶斯。  通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯定...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 693
精华内容 277
关键字:

名称算法分类