0偏演算法

㈠ 極限0和無窮演算法這個2道題求解答詳細

（5）改成，(1+2/k^2)^k，在k趨近於正無窮的極限，則打開，第一項為1，第二項為2k/k^2=2/k趨近於0，可見，後面都趨近於0，所以，極限值為1

（6）(3+2x)/(1+2x)=1+2/(1+2x)=1+1/(x+1/2)，令k=x+1/2，則變為k趨近於無窮時，
(1+1/k)^(k/2-3/4)=(1+1/k)^(k/2)*(1+1/k)^(-3/4)

因為(1+1/k)^k的極限為e，所以前半部分等於根號e，後面等於1，即極限值為根號e

㈡ 偏離度是高中學的嗎

不是哦
偏離度
專業名詞
偏離度是指實際數據與目標數據相差的絕對值所佔目標數據的比重。
中文名
偏離度
公式
|A-X|/A
A
目標數據
X
實際數據
公式：|A-X|/A
A：目標數據 X：實際數據
經濟學解釋：偏離度是偏離數的絕對值之和,偏離數為三次產業的不變價產值比重與從業人員比重的差值。如果某一產業的產值份額與就業份額越接近,其偏離度就越小。從多個國家的統計資料可以看出,某一產業的偏離度通常呈現出U 型的特徵,即當某一產業處於發展初期,其偏離度較高,隨著進一步發展偏離度下降並達到最低點。然後,這一產業的技術進步和勞動生產率提高,導致其產出份額增長快於就業份額增長,偏離度又逐步上升。
結構偏離度=GDP的產業比重/就業的產業比重一1
其含義為，當結構偏離度趨於0時，表明就業結構與產業結構關系處於均衡狀態；當結構偏離度為正數，表明產業產值比重大於就業結構比重；當結構偏離度為負數，表明產業產值比重小於就業結構比重。偏離度的數值越大，表明結構越失衡；偏離度的數值越小，表明結構越均衡。
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㈢ 關於歐幾里得演算法，主要是看不懂。請高手指點迷津。。。。

1、 歐幾里德演算法：給定兩個正整數m和n，求他們的最大公因子，即能夠同時整除m和n的最大的正整數。
E1：【求余數】以n除m並令r為所得余數（我們將有0<=r<n）。
E2：【余數為0？】若r=0，演算法結束；n即為答案。
E3：【互換】置mßn,nßr,並返回步驟E1.
證明：
我們將兩個正整數m和n的最大公因子表示為：t = gcd（m，n）；
重復應用等式：gcd（m，n）= gcd（n，m mod n）直到m mod n 等於0；
m可以表示成m = kn + r；則 r = m mod n ， 假設 d是 m 和 n的一個公約數，則有：
d|m 和 d|m 而 r =m – kn ，因此 d|r ，因此 d 是 (n,m mod n) 的公約數；假設 d 是 (n,m mod n) 的公約數，
則 d|n ，d|r ，但是 m=kn+r ，因此 d 也是 (a,b) 的公約數；因此 (a,b) 和
(b,a mod b) 的公約數是一樣的，其最大公約數也必然相等，得證。

具體步驟描述如下：
第一步：如果 n=0 ，返回 m 的值作為結果，同時過程結束；否則，進入第二步。
第二步：用 n 去除 m ，將余數賦給 r 。
第三步：將 n 的值賦給 m，將 r的值賦給 n，返回第一步。

偽代碼描述如下：
Euclid(m,n)
// 使用歐幾里得演算法計算gcd(m,n)
// 輸入：兩個不全為0的非負整數m，n
// 輸出：m，n的最大公約數
while n≠0 do
r ← m mod n
m ← n
n ← r
註：(a,b) 是 a,b的最大公因數
(a,b)|c 是指 a,b的最大公因數 可以被c整除。

java實現：
package algorithm;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class GreatestCommonDivisor {

int a,b,temp = 0;

public static void main(String args[]) throws IOException {

GreatestCommonDivisor gcd = new GreatestCommonDivisor();
gcd.readNum();
gcd.MaxNum();
System.out.print(gcd.a+"和"+gcd.b+"的最大公約數是:");

while (gcd.b != 0) {
gcd.temp = gcd.b;
gcd.b = gcd.a % gcd.b;
gcd.a = gcd.temp;
}
System.out.println(gcd.temp);
}
//輸入兩個正整數,中間用空格分開.
public void readNum() throws IOException{
BufferedReader buf = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
String str = buf.readLine();
for(int i = 0;i<str.length();i++){

if(str.charAt(i)==' ' && temp == 0){
a = Integer.parseInt(str.substring(temp,i));
temp = i;
b = Integer.parseInt(str.substring(temp+1,str.length()));
break;
}
}
}
public void MaxNum(){
if (a < b) {
temp = b;
b = a;
a = temp;
}
}

}

㈣ 簡單明了的分類演算法：OneR

分類演算法的目的就是根據訓練集的特徵將新的數據進行預測，當然能夠找到特徵之間的聯系越多那麼最後的分類結果也就應該越准確。但是有沒有一個比較簡單的演算法，能夠使用極少的特徵就能夠進行簡單的分類呢？那就是OneR演算法了。

OneR的全稱為：One Rule，顧名思義也就是一條規則的意思。也就是說我們最終僅僅根據訓練集中的一個特徵就能夠實現對數據的分類。如果只是使用一條規則的話，很顯然這個分類的准確度不會很高，但是在某些特定的數據集中這個簡單的演算法也能夠得到比較好的表現。

為了明白這個演算法的工作原理，首先舉一個比較簡單的例子：就拿人的身高和眼睛大小以及膚色的數據對人進行分類是男是女。其中的編號不屬於特徵范疇，只是為了後續介紹數據使用。

編號 身高 眼睛大小 膚色 性別
1 180 正常 偏白 男
2 175 較大 偏黑 男
3 170 正常 偏黑 男
4 170 較大 偏黑 女
5 165 正常 偏白 女
6 160 較大 偏白 女
上述表格中隨機寫了一系列數據，我們來根據這些數據介紹一下OneR演算法。

既然OneR演算法是根據一個規則，也就是某一個特徵來進行分類的，那麼如何找到這個規則就比較重要了。

就拿上述的例子來看，我們有：身高、眼睛大小、膚色這三種特徵，身高是屬於連續值的范疇，眼睛大小是屬於離散數據為：正常、較大，膚色也是離散數據：偏白、偏黑。

我們首先使用簡單的方法將其轉換為離散值，將大於（或等於）身高平均值的記為1，小於身高平均值的記為0，那麼現在的數據就是這樣。

編號 身高 眼睛大小 膚色 性別
1 1 正常 偏白 男
2 1 較大 偏黑 男
3 1 正常 偏黑 男
4 1 較大 偏黑 女
5 0 正常 偏白 女
6 0 較大 偏白 女
接下來我們就需要根據這些數據找到一個可以用來分類的特徵規則。這個特徵究竟是根據身高、眼睛大小、膚色呢？

其實根據我們的生活常識，知道在這三種特徵中身高的可靠性比較高的。但是如何根據計算找到身高這個特徵呢？

如何找到用來分類的規則（特徵）。

其實簡單的想一下就知道了，當然是使用這個特徵之後我們的劃分結果的正確率是最高的。我們需要進行一些簡單的計算，要確保使用這個特徵進行分類得到的准確率最高。因為只有準確率最高我們才能夠得到比較正確的分類結果，所以我們的任務就可以轉換為找到一個特徵，根據這個特徵進行分類的時候能夠得到最高的正確率。

但是要明白，某個特徵可能會有多個特徵值，所以計算特徵的准確率的話，需要包含其中的所有特徵值可能性。也就是說這個特徵的准確率是根據所有的特徵值計算出來的。而對於某個特徵對應的特徵值來看，當然是選擇分類最多的那個作為本次特徵值的分類結果，然後再根據本次特徵值的分類結果計算出錯誤個數。最後匯總到一起計算出該特徵的准確率。

下面對上述樣本集中的身高、眼睛大小、膚色分別計算準確率。

身高。

我們可以看到身高這個特徵共有兩種特徵值：0和1。

如果身高特徵值為1的話，那麼符合特徵值的數據編號為：{1,2,3,4}，對應的分類為：{男，男，男，女}。很明顯如果身高這個特徵值為1的話，在本次樣本集中男生佔了3/4，女生佔了1/4。那麼我們就選擇分類結果最多的那個作為身高特徵值為1的劃分結果，也就是性別為男。所以現在可以簡單的認為如果身高特徵值為1的話，我們就簡單的認為性別為男。但是很顯然這個結論是有錯誤的，在本次樣本集中這個結論的錯誤個數為1，因為在身高特徵值為1的情況下有1樣本的性別為女，與我們的結論不符。

如果身高特徵值為0的話。那麼符合特徵值的數據編號為：{5,6}，對應的分類為：{女，女}。這個計算結果比較明顯了。如果身高特徵值為0的話，女生佔了2/2。那麼我們就選擇性別為女作為身高特徵值為0的分類結果。也就是說如果身高的特徵值為0的話，我們就認為性別為女。這個結論可能有錯誤，但是在本次的數據集中是全部正確的。

在計算完身高的全部特徵值之後就可以計算準確率了，我們在身高特徵值為0的情況下，我們將其劃分為女，這個准確率為百分之百。在身高特徵值為1的情況下我們將其劃分為男，有一個數據是錯誤的。所以如果按照身高進行劃分的話，得到的准確率為：5/6=0.833。

眼睛大小。

眼睛大小這個特徵共有兩種特徵值：正常、較大。

如果眼睛大小是正常的話，符合特徵值的數據編號為：{1,3,5}，對應的分類結果為：{男，男，女}。同樣的男生佔了2/3，女生佔了1/3，那麼就簡單的認為如果眼睛大小為正常的話，就認為性別為男性。同樣的在本次數據集中，這個結論的錯誤個數為1，因為當前特徵值分類結果中有一個是女性。

如果眼睛大小是較大的話，符合特徵值的數據編號為：{2,4,6}，對應的分類結果為：{女，女，男}。同樣的女生佔了2/3，男生佔了1/3，那麼就簡單的認為如果眼睛大小為較大的話，就認為性別為女性。同樣的在本次數據集中，這個結論的錯誤個數為1。

有關眼睛大小的所有特徵值計算完成之後就可以計算準確率了。我們在眼睛大小為正常的情況下，將其劃分為男，這個結論在樣本集中有一個數據是錯誤的；同樣的在眼睛大小為較大的情況下，將其劃分為女，這個結論在樣本集中有一個數據是錯誤的。所以如果按照眼睛大小進行劃分的話，准確率為：4/6=0.667。

膚色。

膚色特徵共有兩個特徵值：偏黑、偏白。

如果膚色偏黑的話，符合特徵值的數據編號為：{2,3,4}，對應的分類結果為：{男，男，女}。男生佔了2/3，女生1/3。所以如果膚色偏黑的話，就簡單認為是男生，這個結論的錯誤個數為1。

如果膚色偏白的話，符合特徵值的數據編號為：{1,5,6}，對應的分類結果為：{男，女，女}。男生佔了1/3，女生佔了2/3,。所以如果膚色偏白的話，就簡單的認為是女生，這個結論的錯誤個數為1。

所以膚色的准確率為：4/6=0.667。

現在得到了各個特徵的准確率。身高的劃分准確率為：0.833；膚色和眼睛大小的准確率都為：0.667。所以我們使用身高作為劃分特徵。

也就是如果有新的數據，我們只看身高這一項數據就將其進行分類。但是分類器的准確率的話是需要使用測試數據進行計算的，我們計算出來的0.833隻是根據訓練樣本集的准確率，只是為了找出用來劃分的規則。

㈤ 歐幾里得方法

歐幾里得的方法如下：

歐幾里得演算法又稱輾轉相除法，是指用於計算兩個非負整數a，b的最大公約數。應gfa用領域有數學和計算機兩個方面。計算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b)。

歐幾里得演算法和擴展歐幾里得演算法可使用多種編程語言實現。

假如需要求 1997 和 615 兩個正整數的最大公約數,用歐幾里得演算法，是這樣進行的：

1997 ÷ 615 = 3 (余 152)

615 ÷ 152 = 4(餘7)

152 ÷ 7 = 21(餘5)

7 ÷ 5 = 1 (餘2)

5 ÷ 2 = 2 (餘1)

2 ÷ 1 = 2 (餘0)

至此，最大公約數為1

以除數和余數反復做除法運算，當余數為 0 時，取當前算式除數為最大公約數，所以就得出了 1997 和 615 的最大公約數 1。

輾轉相除法是利用以下性質來確定兩個正整數 a 和 b 的最大公因子的：

⒈ 若 r 是 a ÷ b 的余數，且r不為0， 則

gcd(a,b) = gcd(b,r)

⒉ a 和其倍數之最大公因子為 a。

另一種寫法是：

⒈ 令r為a/b所得余數（0≤r

若 r= 0，演算法結束；b 即為答案。

⒉ 互換：置 a←b，b←r，並返回第一步。

㈥ 歐幾里得演算法是什麼

歐幾里得演算法又稱輾轉相除法，是指用於計算兩個非負整數a，b的最大公約數。應用領域有數學和計算機兩個方面。計算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b)。

輾轉相除法的演算法步驟為，兩個數中用較大數除以較小數，再用出現的余數除除數。

再用出現的余數（第二餘數）去除第一餘數，如此反復，直到最後余數是0為止。

輾轉相除法是利用以下性質來確定兩個正整數a和b的最大公因子的：

1、若r是a ÷ b的余數，且r不為0，則gcd(a,b) = gcd(b,r)。

⒉、a和其倍數之最大公因子為a。

另一種寫法是：

⒈、令r為a/b所得余數（0≤r），若r= 0，演算法結束；b即為答案。

⒉、互換：置a←b，b←r，並返回第一步。