十大算法有哪些(七大经典比较算法)

1. 算法的要素：对数据对象的计算和操作：计算机可以执行的基本操作以指令的形式描述。 计算机系统可以执行的所有指令的成为计算机系统的指令。 计算机的基本计算和运算分为以下四类： 算术运算：加、减、乘、除 深度学习算法：回归算法。 回归算法是一类尝试使用误差参数来检验变量之间关系的算法，是统计机器学习的强大工具。 基于模式的算法。

基于战略决策的树。 决策树由节点和有向边组成。 节点有两种类型：内部节点和叶节点。 其中，内部节点代表合并类型（merge type，翻译：合并类型），这是一种基于合并操作的有效排序算法。 该算法是使用分治法的一种非常常见的应用。 3. 线性回归 线性回归算法的目标是找到一条适合给定数据集的直线。 直线的斜率和截距可预测因变量的值。 该算法是最简单、最常用的机器学习算法之一。 逻辑回归 逻辑回归算法基于概率模型，用于预测给定数据集的类别。 这一系列算法称为维特比路径，其结果是可以在特定的隐马尔可夫模型中观察到的一系列。 以上是对 Christoph 博士最重要算法的检验结果。 4. 一起生成共享密钥。 该密钥稍后可以与相同的密码一起使用来加密后续通信。 8. Dijkstra 算法 - 对于没有负权重边的图，从一个起点计算一种简短的算法。 9.差分算法。 算法有五个基本属性： 确定性：每个指令步骤都必须有一定的意义。 5. 深度学习的三种常见算法是：卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络。 卷积神经网络（CNN）是前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks）的一种，包含卷积计算，是深度学习算法之一。 常见算法分类编辑算法大致可以分为：基础算法、数据结构算法、数论与代数算法、计算几何算法、图论算法、动态规划与数值分析、密码学算法、排序算法、检索算法、随机优化算法、并行算法、埃尔米特变形模型和随机森林算法。