演算法的優勢

1. 機器學習中常見演算法優缺點之樸素貝葉斯演算法

在機器學習中有很多演算法，而有一種演算法有著堅實的數學背景，並且被廣泛使用，這種演算法就是樸素貝葉斯演算法。當然，樸素貝葉斯演算法的優點有很多，但這種演算法的缺點也是我們不能忽視的，那麼大家知道不知道樸素貝葉斯演算法的優點和缺點是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這個問題。
那麼什麼是樸素貝葉斯演算法呢？其實樸素貝葉斯屬於生成式模型，也就是關於生成模型和判別式模型，主要還是在於是否需要求聯合分布，這種演算法是一種比較簡單的演算法，你只需做一堆計數即可。如果注有條件獨立性假設，樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快於判別模型，比如邏輯回歸，所以你只需要較少的訓練數據即可。即使NB條件獨立假設不成立，NB分類器在實踐中仍然表現的很出色。它的主要缺點是它不能學習特徵間的相互作用，用mRMR中R來講，就是特徵冗餘。
那麼樸素貝葉斯演算法的優點是什麼呢？這種演算法的優點有五個，第一就是樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。第二就是對大數量訓練和查詢時具有較高的速度。即使使用超大規模的訓練集，針對每個項目通常也只會有相對較少的特徵數，並且對項目的訓練和分類也僅僅是特徵概率的數學運算而已。第三就是對小規模的數據表現很好，能個處理多分類任務，適合增量式訓練（即可以實時的對新增的樣本進行訓練）。第四就是對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單，常用於文本分類。第五就是樸素貝葉斯對結果解釋容易理解。
當然，樸素貝葉斯演算法的缺點也是很明顯的，樸素貝葉斯演算法的缺點有四點，第一就是需要計算先驗概率。第二就是分類決策存在錯誤率。第三就是對輸入數據的表達形式很敏感。第四就是對由於使用了樣本屬性獨立性的假設，所以如果樣本屬性有關聯時其效果不好。
那麼樸素貝葉斯應用領域是什麼呢？其實樸素貝葉斯演算法在欺詐檢測中使用較多。當然，我們還可以用樸素貝葉斯演算法來決定一封電子郵件是否是垃圾郵件。還可以用樸素貝葉斯演算法判斷一篇文章應該的類別，同時也能夠使用貝葉斯演算法去判斷一段文字表達的是積極的情緒還是消極的情緒。從中我們可以看出樸素貝葉斯演算法是一個十分實用的演算法。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於樸素貝葉斯演算法優缺點的相關知識，通過對這些知識的講解相信大家已經對樸素貝葉斯演算法有了一定的了解，希望這篇文章能夠幫助大家。

2. Arnoldi演算法的優缺點

1.優點：適合稀疏數據集。演算法原理簡單，易實現。適合事務資料庫的關聯規則挖掘。2.缺點：可能產生龐大的候選集。演算法需多次遍歷數據集，演算法效率低，耗時。
Apriori演算法是第一個關聯規則挖掘演算法，也是最經典的演算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出資料庫中項集的關系，以形成規則，其過程由連接（類矩陣運算）與剪枝（去掉那些沒必要的中間結果）組成。該演算法中項集的概念即為項的集合。包含K個項的集合為k項集。項集出現的頻率是包含項集的事務數，稱為項集的頻率。如果某項集滿足最小支持度，則稱它為頻繁項集。

3. 數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

數據挖掘十大經典演算法及各自優勢

不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；2) 在樹構造過程中進行剪枝；3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理；4) 能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假 定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.C Burges的《模式識別支持向量機指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5. 最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（Data Clustering）領域。
6. PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票， 被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自 學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權 值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9. Naive Bayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以 及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。 但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬 性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。10. CART: 分類與回歸樹
CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。

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4. GKA演算法的優勢與劣勢

優勢是對選取和樣本的輸入順序非常敏感，劣勢是對演算法方面容易陷入局部最優。
基於遺傳演算法的K-means聚類演算法GKA，將K-means演算法的局部尋優能力與遺傳演算法的全局尋優能力相結合，通過多次選擇、交叉、變異的遺傳操作，最終得到最優的聚類數和初始質心集，克服了傳統K-means 演算法的局部性和對初始聚類中心的敏感性。

5. 對稱加密演算法的優點有哪些

演算法公開、計算量小、加密速度快、加密效率高。

對稱加密演算法的優點在於加解密的高速度和使用長密鑰時的難破解性。假設兩個用戶需要使用對稱加密方法加密然後交換數據，則用戶最少需要2個密鑰並交換使用，如果企業內用戶有n個，則整個企業共需要n×(n-1) 個密鑰，密鑰的生成和分發將成為企業信息部門的惡夢。

對稱加密演算法的安全性取決於加密密鑰的保存情況，但要求企業中每一個持有密鑰的人都保守秘密。

(5)演算法的優勢擴展閱讀：

對稱加密演算法缺點：

交易雙方都使用同樣鑰匙，安全性得不到保證。此外，每對用戶每次使用對稱加密演算法時，都需要使用其他人不知道的唯一鑰匙，這會使得發收信雙方所擁有的鑰匙數量呈幾何級數增長，密鑰管理成為用戶的負擔。

對稱加密演算法在分布式網路系統上使用較為困難，主要是因為密鑰管理困難，使用成本較高。而與公開密鑰加密演算法比起來，對稱加密演算法能夠提供加密和認證卻缺乏了簽名功能，使得使用范圍有所縮小。

6. 遺傳演算法、數值演算法、爬山演算法、模擬退火 各自的優缺點

遺傳演算法：其優點是能很好地處理約束，跳出局部最優，最終得到全局最優解。缺點是收斂速度慢，局部搜索能力弱，運行時間長，容易受到參數的影響。

模擬退火：具有局部搜索能力強、運行時間短的優點。缺點是全局搜索能力差，容易受到參數的影響。

爬山演算法：顯然爬山演算法簡單、效率高，但在處理多約束大規模問題時，往往不能得到較好的解決方案。

數值演算法：這個數值演算法的含義太寬泛了，指的是哪種數值演算法，陣列演算法與爬山演算法一樣，各有優缺點。

(6)演算法的優勢擴展閱讀：

注意事項：

遺傳演算法的機制比較復雜，在Matlab中已經用工具箱中的命令進行了打包，通過調用可以非常方便的使用遺傳演算法。

函數GA：［x，Fval，reason］＝GA（＠fitnessfun，Nvars，options）x為最優解，Fval為最優值，＠Fitnessness為目標函數，Nvars為自變數個數，options為其他屬性設置。系統的默認值是最小值，所以函數文檔中應該加上一個減號。

要設置選項，您需要以下函數：options＝GaOptimset（＇PropertyName1＇，＇PropertyValue1＇，＇PropertyName2＇，＇PropertyName3＇，＇PropertyValue3＇…）通過該函數，可以確定一些遺傳演算法的參數。

7. K-means的演算法優點

K-Means聚類演算法的優點主要集中在:
1.演算法快速、簡單;
2.對大數據集有較高的效率並且是可伸縮性的;
3.時間復雜度近於線性，而且適合挖掘大規模數據集。K-Means聚類演算法的時間復雜度是O(nkt) ,其中n代表數據集中對象的數量，t代表著演算法迭代的次數，k代表著簇的數目。

8. 機器學習中演算法的優缺點之最近鄰演算法

機器學習中有個演算法是十分重要的，那就是最近鄰演算法，這種演算法被大家稱為KNN。我們在學習機器學習知識的時候一定要學習這種演算法，其實不管是什麼演算法都是有自己的優缺點的，KNN演算法也不例外，在這篇文章中我們就詳細的給大家介紹一下KNN演算法的優缺點，大家一定要好好學起來喲。
說到KNN演算法我們有必要說一下KNN演算法的主要過程，KNN演算法的主要過程有四種，第一就是計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離，第二個步驟就是對上面所有的距離值進行排序(升序)。第三個步驟就是選前k個最小距離的樣本。第四個步驟就是根據這k個樣本的標簽進行投票，得到最後的分類類別。
那麼大家是否知道如何選擇一個最佳的K值，這取決於數據。一般情況下，在分類時較大的K值能夠減小雜訊的影響，但會使類別之間的界限變得模糊。一般來說，一個較好的K值可通過各種啟發式技術來獲取，比如說交叉驗證。另外雜訊和非相關性特徵向量的存在會使K近鄰演算法的准確性減小。近鄰演算法具有較強的一致性結果，隨著數據趨於無限，演算法保證錯誤率不會超過貝葉斯演算法錯誤率的兩倍。對於一些好的K值，K近鄰保證錯誤率不會超過貝葉斯理論誤差率。
那麼KNN演算法的優點是什麼呢？KNN演算法的優點具體體現在六點，第一就是對數據沒有假設，准確度高，對outlier不敏感。第二就是KNN是一種在線技術，新數據可以直接加入數據集而不必進行重新訓練。第三就是KNN理論簡單，容易實現。第四就是理論成熟，思想簡單，既可以用來做分類也可以用來做回歸。第五就是可用於非線性分類。第六就是訓練時間復雜度為O(n)。由此可見，KNN演算法的優點是有很多的。
那麼KNN演算法的缺點是什麼呢？這種演算法的缺點具體體現在六點，第一就是樣本不平衡時，預測偏差比較大。第二就是KNN每一次分類都會重新進行一次全局運算。第三就是k值大小的選擇沒有理論選擇最優，往往是結合K-折交叉驗證得到最優k值選擇。第四就是樣本不平衡問題（即有些類別的樣本數量很多，而其它樣本的數量很少）效果差。第五就是需要大量內存。第六就是對於樣本容量大的數據集計算量比較大。
正是由於這些優點和缺點，KNN演算法應用領域比較廣泛，在文本分類、模式識別、聚類分析，多分類領域中處處有KNN演算法的身影。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於KNN演算法的相關知識，通過對這些知識的理解相信大家已經知道該演算法的特點了吧，希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解KNN演算法。

9. 演算法可以使用哪些描述方式，各有什麼優勢

演算法的描述方式有：自然語言，流程圖，偽代碼等。

1、自然語言的優勢：自然語言即人類語言，描述的演算法通俗易懂，不用專門的訓練，較為靈活。

2、流程圖的優勢：流程圖描述的演算法清晰簡潔，容易表達選擇結構，不依賴於任何具體的計算機和計算機程序設計語言，從而有利於不同環境的程序設計。

3、偽代碼的優勢：迴避了程序設計語言的嚴格、煩瑣的書寫格式，書寫方便，同時具備格式緊湊，易於理解，便於向計算機程序設計語言過渡的優點。

(9)演算法的優勢擴展閱讀：

演算法使用偽代碼的目的是使被描述的演算法可以容易地以任何一種編程語言實現。

因此，偽代碼必須結構清晰、代碼簡單、可讀性好，並且類似自然語言。 介於自然語言與編程語言之間，以編程語言的書寫形式指明演算法職能。

偽代碼只是像流程圖一樣用在程序設計的初期，幫助寫出程序流程。簡單的程序一般都不用寫流程、寫思路，但是復雜的代碼，還是需要把流程寫下來，總體上去考慮整個功能如何實現。