pagerank计算题下载_pagerank读音(2024年11月测评)
数据挖掘的十大核心算法详解 ⃣ PageRank(网页排名) PageRank 通过模拟用户跳转链接的概率,评估网页质量,类似于微博的粉丝影响力。如果关注者是大V,网页影响力就高。 2⃣ Apriori(关联分析) Apriori 用于发现商品间的关联关系,例如啤酒与尿不湿的组合销售。它通过支持度、置信度和提升度来衡量商品的关联强度。 3⃣ AdaBoost(分类算法) AdaBoost 将多个弱分类器组合成一个强分类器,类似于做错题重点复习的过程,不断提升整体效果。 4⃣ C4.5(决策树) C4.5 是一种决策树算法,利用信息增益率来选择最佳分裂特征,类似于挑选西瓜时根据纹路判断好坏。 5⃣ CART(分类与回归树) CART 可以用于分类或回归,基于基尼系数选择最优特征,类似于预测天气是晴天还是下雨。 6⃣ 朴素贝叶斯(条件概率) 朴素贝叶斯基于概率论原理,计算各类条件下的概率,例如计算某病人患感冒的可能性。 7⃣ SVM(支持向量机) SVM 是一种分类方法,利用最优间隔将样本分割,类似于用线或平面将红球和蓝球分开。 8⃣ KNN(K最近邻) KNN 通过测量不同特征值之间的距离进行分类,类似于“近朱者赤,近墨者黑”。 9⃣ K-Means(聚类) K-Means 是一种聚类算法,通过不断调整中心点,将对象分配到最近的类中,类似于选老大,直到找到最佳中心。 EM(期望最大化) EM 算法是一种聚类方法,基于概率进行软聚类,类似于分菜时不断调整,直到两碟重量一致。
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6543213,计算图中节点的pagerank,注意是无向带权图2,以固定窗口大小
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:搞懂google的pagerank算法
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