關于機器學習的幾種算法
奧地利符號計算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，簡稱RISC）的Christoph Koutschan博士，在自己的主頁上發布了一篇文章，提到他做過的一個調查，參與者大多數是計算ke機科學家，他請這些科學家投票選出最重要的算法，以下是這次調查的結果，按照英文名稱字母順序排序。
1.A* 搜索算法——圖形搜索算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的最佳路徑，并以之為各個地點排定次序。算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索算法是最佳優先搜索的范例。
2.集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳優先搜索算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。
3.二分查找（Binary Search）——在線性數組中找特定值的算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。
4.分支界定算法（Branch and Bound）——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的算法，特別是針對離散、組合的最優化。
5.Buchberger算法——一種數學算法，可將其視為針對單變量最大公約數求解的歐幾里得算法和線性系統中高斯消元法的泛化。
6.數據壓縮——采取特定編碼方案，使用更少的字節數（或是其他信息承載單元）對信息編碼的過程，又叫來源編碼。
7.Diffie-Hellman密鑰交換算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以后可與一個對稱密碼一起，加密后續通訊。
8.Dijkstra算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短算法。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對
(0) 0%