算法英文,计算机1级考试的进制怎么算

算法英文，计算机1级考试的进制怎么算？

电脑中的十六进制数，由十个数字和六个英文字母表示。这六个英文字母分别表示： A，代表十进制的10，二进制的1010。

B，代表十进制的11，二进制的1011。

C，代表十进制的12，二进制的1100。

D，代表十进制的13，二进制的1101。

E，代表十进制的14，二进制的1110。

F，代表十进制的15，二进制的1111。

机器学习初学者需要了解的基本算法有哪些？

在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知的十大机器学习算法》，尽管这只是针对初学者的。

机器学习算法就是在没有人类干预的情况下，从数据中学习，并在经验中改善的一种 ，学习任务可能包括学习从输入映射到输出的函数，学习无标签数据的隐含结构；或者是「基于实例的学习」，通过与存储在记忆中的训练数据做比较，给一个新实例生成一个类别标签。基于实例的学习（instance-based learning）不会从具体实例中生成抽象结果。

有三类机器学习算法：

1. 监督学习:

可以这样来描述监督学习：使用有标签的训练数据去学习从输入变量（X）到输出变量（Y）的映射函数。

Y = f (X)

Y = f (X)

它分为两种类型：

a. 分类：通过一个给定的输入预测一个输出，这里的输出变量以类别的形式展示。例如男女性别、疾病和健康。

b. 回归：也是通过一个给定的输入预测一个输出，这里的输出变量以实数的形式展示。例如预测降雨量、人的身高等实数值。

本文介绍的前 5 个算法就属于监督学习：线性回归、Logistic 回归、CART、朴素贝叶斯和 KNN。

集成学习也是一种监督学习 。它意味着结合多种不同的弱学习模型来预测一个新样本。本文介绍的第 9、10 两种算法--随机森林 Bagging 和 AdaBoost 提升算法就是集成学习技术。

2. 非监督学习:

非监督学习问提仅仅处理输入变量（X），但不会处理对应的输出（也就是说，没有标签）。它使用无标签的训练数据建模数据的潜在结构。非监督学习可以分为 2 种类型：

a. 关联：就是去发觉在同一个数据***中不同条目同时发生的概率。广泛地用于市场篮子分析。例如：如果一位顾客买了面包，那么他有 80% 的可能性购买鸡蛋。

b. 聚类：把更加相似的对象归为一类，而不是其他类别对象。

c. 降维：顾名思义，降维就是减少数据集变量，同时要保证重要信息不丢失。降维可以通过使用特征提取和特征选择 来完成。特征选择方***选择原始变量的一个子集。特征提取完成了从高维空间到低维空间的数据变换。例如，主成分分析（PCA）就是一个特征提取 。

本文介绍的算法 6-8 都是非监督学习的例子：包括 Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析（PCA）。

3. 强化学习:

强化学习是这样一种学习 ，它允许智能体通过学习更大化奖励的行为，并基于当前状态决定下一步要采取的更佳行动。

强化学习一般通过试错学习到更佳行动。强化学习应用于机器人，机器人在碰到障碍物质之后会收到消极反馈，它通过这些消极反馈来学会避免碰撞；也用在视频游戏中，通过试错发现能够极大增长玩家回报的一系列动作。智能体可以使用这些回报来理解游戏中的更佳状态，并选择下一步的行动。

1. 线性回归

在机器学习中，我们用输入变量 x 来决定输出变量 y。输入变量和输出变量之间存在一个关系。机器学习的目标就是去定量地描述这种关系。

图 1：以一条直线的形式展示出来的线性回归：y = ax +b

在线性回归中，输入变量 x 和输出变量 y 的关系可以用一个方程的形式表达出来：y=ax+b。所以，线性回归的目标就是寻找参数 a 和 b 的值。这里，a 是直线的斜率，b 是直线的截距。

图 1 将一个数据集中的 x 和 y 用图像表示出来了。如图所示，这里的目标就是去寻找一条离大多数点最近的一条直线。这就是去减小一个数据点的 y 值和直线之间的距离。

2.Logistic 回归

线性回归预测是连续值（如厘米级的降雨量），logistic 回归预测是使用了一种变换函数之后得到的离散值（如一位学生是否通过了考试）。

Logistic 回归最适合于二元分类问题（在一个数据集中，y=0 或者 1，1 代表默认类。例如：在预测某个事件是否会发生的时候，发生就是 1。在预测某个人是否患病时，患病就是 1）。这个算法是拿它所使用的变换函数命名的，这个函数称为 logistics 函数（logistics function，h(x)= 1/ (1 + e^x)），它的图像是一个 S 形曲线。

在 logistic 回归中，输出是默认类别的概率（不像线性回归一样，输出是直接生成的）。因为是概率，所以输出的值域是 [0,1]。输出值 y 是通过输入值 x 的对数变换 h(x)= 1/ (1 + e^ -x) 得到的。然后使用一个阈值强制地让输出结果变成一个二元分类问题。

图 2：确定一个肿瘤是恶性的还是良性的回归。如果概率 h(x)>0.5，则是恶性的

在图 2 中，为了判断一个肿瘤是不是恶性，默认变量被设置为 y=1（肿瘤是恶性的）；变量 x 可能是对一个肿瘤的检测结果，例如肿瘤的尺寸。如图中所示，logistics 函数将变量 x 的值变换到了 0 到 1 之间。如果概率超过了 0.5（图中的水平线为界），肿瘤就被归类为恶性。

logistic 回归的方程 *P(x) = e ^ (b0 +b1*x) / (1 + e^(b0 + b1*x))*可以被转换为对数形式： *ln(p(x) / 1-p(x)) = b0 + b1*x。*

logistic 回归的目标就是使用训练数据来寻找参数 b0 和 b1 的值，最小化预测结果和实际值的误差。这些参数的评估使用的是更大似然估计的 。

3. 分类和回归树

分类和回归树（CART）是决策树的一种补充。

非终端节点（non-terminal node）包含根节点 (root node) 和中间节点 (internal node)。每一个非终端节点代表一个单独的输入变量 x 和这个变量的分支节点；叶节点代表的是输出变量 y。这个模型按照以下的规则来作出预测：

图 3：决策树的一些部分

4. 朴素贝叶斯法

在给定一个早已发生的事件的概率时，我们用贝叶斯定理去计算某个事件将会发生的概率。在给定一些变量的值时，我们也用贝叶斯定理去计算某个结果的概率，也就是说，基于我们的先验知识（d）去计算某个假设（h）为真的概率。计算 如下：

P(h|d)= (P(d|h) * P(h)) / P(d)

P(h|d)= (P(d|h) * P(h)) / P(d)

其中，

P(h|d) = 后验概率。就是假设 h 为真概率，给定的数据相当于先验知识 d。其中 P(h|d)= P(d1| h) P(d2| h)....P(dn| h) P(d)。

P(d|h) = 似然度。假设 h 正确时，数据 d 的概率。

P(h) = 类先验概率。假设 h 正确的额概率。(无关数据)

P(d) = 预测器先验概率。数据的概率（无关假设)

这个算法被称为「朴素」的原因是：它假设所有的变量是相互独立的，这也是现实世界中做出的一个朴素的假设。

图 4：使用朴素贝叶斯法来预测变量「天气」变化状态

以图 4 为例，如果天气=晴天，那么输出是什么呢？

在给定变量天气=晴天时，为了判断结果是或者否，就要计算 P(yes|sunny) 和 P(no|sunny)，然后选择概率较大的结果。

计算过程如下：

->P(yes|sunny)= (P(sunny|yes) P(yes)) / P(sunny)

= (3/9 *9/14 ) / (5/14)

= 0.60

-> P(no|sunny)= (P(sunny|no) * P(no)) / P(sunny)

= (2/5 * 5/14 ) / (5/14)

= 0.40

所以，天气=晴天时，结果为是。

5.KNN

KNN 使用了整个数据集作为训练集，而不是将它分为训练集和测试集。

当给定的一个数据实例时，KNN 算***在整个数据集中寻找 k 个与其新样本距离最近的，或者 k 个与新样本最相似的，然后，对于回归问题，输出结果的平均值，或者对于分类问题，输出频率更高的类。k 的值是用户自定义的。

样本之间的相似性是用欧氏距离或者汉明（Hamming）距离来计算的。

6.Apriori 算法

Apriori 算法被用来在交易数据库中进行挖掘频繁的子集，然后生成关联规则。常用于市场篮子分析，分析数据库中最常同时出现的交易。通常，如果一个顾客购买了商品 X 之后又购买了商品 Y，那么这个关联规则就可以写为：X -> Y。

例如：如果一位顾客购买了牛奶和甜糖，那他很有可能还会购买咖啡粉。这个可以写成这样的关联规则： {牛奶，甜糖} -> 咖啡粉。关联规则是交叉了支持度（support）和置信度（confidence）的阈值之后产生的。

图 5： 关联规则 X→Y 支持度、置信度和提升度的公式表示。

支持度的程度帮助修改在频繁的项目集中用来作为候选项目集的数量。这种支持度的衡量是由 Apriori 原则来指导的。Apriori 原则说明：如果一个项目集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的。

7.K-均值聚类算法

K-均值是一个对相似的数据进行聚类的迭代算法。它计算出 k 个聚类的中心点，并给某个类的聚类分配一个与其中心点距离最近的数据点。

图 6：K-均值算法的步骤

步骤 1：K-均值初始化

a) 选择一个 k 值。这里我们令 k=3。

b) 将数据点随机地分配给三个聚类。

c) 计算出每个聚类的中心点。图中的红色、蓝色和绿色的星分别代表三个聚类的中心点。

步骤 2：将每一个观测值与一个聚类关联起来

将每一个数据点重新分配给离它最近的一个聚类中心点。如图所示，上边的五个数据点被分配给了蓝星代表的聚类。按照相同的步骤将数据点分配给红色和绿色星代表的聚类中心点。

步骤 3：重新计算中心点

计算新聚类的中心点。如图所示，旧中心点是灰色的，新中心点是红色、蓝色和绿色的。

步骤 4：迭代，然后在数据点所属的聚类不变的时候退出整个过程

重复步骤 2-3，直至每一个聚类中的点不会被重新分配到另一个聚类中。如果在两个连续的步骤中不再发生变化，那么就退出 K-均值算法。

8. 主成分分析（PCA）

主成分分析（PCA）通过减少变量的数目来使数据变得更加易于探索和可视化。这通过将数据中拥有更大方差的数据抽取到一个被称为「主成分」的新坐标系中。每一个成分都是原始变量的一个新的线性组合，且是两两统计独立的。统计独立意味着这些成分的相关系数是 0。

之一主成分捕获的是数据中更大方差的数据。第二主成分捕获的是剩下的数据中方差更大但是与之一主成分相互独立的数据。相似地，后续的主成分（例如 PC3、PC4）都是剩下的数据中方差更大的但是与之前的主成分保持独立的数据。

图 7：使用主成分分析 （PCA），三种初始变量（基因）被降为两种新变量

集成意味着通过投票或者取平均值的方式，将多个学习器（分类器）结合起来以改善结果。在分类的时候进行投票，在回归的时候求平均值。核心思想就是集成多个学习器以使性能优于单个学习器。有三种集成学习的 ：装袋（Bagging）、提升（Boosting）和堆叠（Stacking）。本文不涉及堆叠。

9. 随机森林 Bagging

随机森林（多个学习器）是在装袋决策树（单个学习器）上做的改进。

Bagging：Bagging 的之一步就是在使用 Bootstrap 采样 得到的数据库中创建多个模型，每个生成的训练集都是原始数据集的子集。每个训练集都有相同的大小，但是有些样本重复出现了很多次，有些样本一次未出现。然后，整个原始数据集被用为测试集。那么，如果原始数据集的大小为 N，则每个生成的训练集的大小也是 N，唯一（没有重复）样本的大小大约是 2*N/3；测试集的大小也是 N。

Bagging 的第二步就是使用同一个算法在不同的数据集上生成多个模型。然后，我们讨论一下随机森林。在决策树中，每个节点都在更好的、能够最小化误差的更佳特征上进行分支，而随机森林与之不同，我们选择随机分支的特征来构建更佳的分支。进行随机处理的原因在于：即便使用了 Bagging，当决策树选择更佳特征来分支的时候，它们最终会有相似的模型和相关联的预测结果。但是用随机子集上的特征进行分支意味着子树做的预测是没有多少相关性的。

10. AdaBoost 提升算法

a)Bagging 是并行集成，因为每个模型都是独立建立的。然而，提升是一个顺序性集成，每个模型都要纠正前面模型的错误分类。

b）Bagging 主要涉及到「简单投票」，每个分类器都投票得到一个最终结果，这个分类结果是由并行模型中的大多数模型做出的；提升则使用「权重投票」。每个分类器都会投票得到一个由大多数模型做出的结果—但是建立这些顺序性模型的时候，给之前误分类样本的模型赋予了较大的权重。

Adaboost 指的是适应性提升。

图 9：一个决策树的 Adaboost

在图 9 中，步骤 1、2、3 指的是被称为决策桩（decision stump）的弱学习器（是一个仅依靠一个输入作出决策的 1 级决策树；是一种根节点直接连接到叶节点的决策树）。构造决策树的过程会一直持续，直到用户定义了一个弱学习器的数目，或者训练的时候再也没有任何提升的时候。步骤 4 结合了之前模型中的 3 个决策桩（所以在这个决策树中就有 3 种分支规则）。

步骤 1：开始用 1 个决策桩来根据 1 个输入变量做决策

数据点的大小说明我们应用了等权重来将它们分为圆形或者三角形。决策桩在图的上半部分用一条水平线来对这些点进行分类。我们可以看到，有两个圆被误分为三角形。所以，我们会赋予这两个圆更大的权重，然后使用另一个决策桩（decision stump）。

步骤 2：转向下一个决策桩，对另一个输入变量进行决策

我们可以看到，之前的步骤中误分类的两个圆要比其余数据点大。现在，第二个决策桩要尝试正确地预测这两个圆。

赋予更大权重的结果就是，这两个圆被左边的竖线正确地分类了。但是这又导致了对上面 3 个小圆的误分类。因此，我们要在另一个决策桩对这三个圆赋予更大的权重。

步骤 3：训练另一个决策桩对下一个输入变量进行决策。

上一步误分类的 3 个圆要比其他的数据点大。现在，在右边生成了一条竖线，对三角形和圆进行分类。

步骤 4：结合决策桩

我们结合了之前 3 步的决策桩，然后发现一个复杂的规则将数据点正确地分类了，性能要优于任何一个弱学习器。

回顾一下，本文主要学到的内容：

1. 5 种监督学习技术：线性回归、Logistic 回归、CART（分类和决策树）、朴素贝叶斯法和 KNN。

2. 3 种非监督学习技术：Apriori 算法、K-均值聚类、主成分分析（PCA）。

3. 两种集成学习 ：Bagging 随机森林、AdaBoost 提升。

重复率计算公式？

假设你要求重复率的列为A列的A1至A100区域，求出的值放在B列，先选中B列设置单元格格式为百分比；B1 =COUNTIF($A$1:$A$100,A1)/ROW($A$100)下拉***公式可求出别的数值重复率百分比。

一般来说，总重复率=重复字数/总字数*100%。学校一般选用知网论文查重系统检测，如一句话当中有8个字或以上重复，或者在一个段落里，存在13个连续字符重复或者相似，就是会被红字标注。知网论文检测中有自己的计算规则，一段文字里面，如果连续13个字出现重复，那么这段文字将会判定成重复内容。但也看到，知网查重中去除了引用部分的重复率，它是按照章节进行检测的，每个章节都有对应的重复率，章节的重复率等于章节重复字数/章节总字数*100%。拿到检测报告后，可以看到每个章节的重复率情况，为搞好针对性修改提供了依据。

保研的成绩怎么算的？

优秀-4.5（95分）

良好-3.5（85分）

中等-2.5（75分）

及格-1.5（65分）

当考试通过后（60分以上），成绩数字减去50，再除以10，就得到了绩点

绩点和学分可以用来计算一个平均学分绩点：

（绩点1*学分1+绩点2*学分2+...+绩点n*学分n）/（学分1+学分2+学分n）

毕业证，只要学分都修够，无不及格课程，基本就可以了！

但是拿学位证，一定得绩点也到达规定的数额，具体看学校的规定了！一般是2.2左右，我们学校是1.8

2保研看的什么成绩

这个主要看你保的院校和专业的要求，一般有加试英语和专业课的要求，你可以提前和你保研的学校联系下，以及学校的学长、姐，了解下往年的情况和形式或该校的本科生，因为硕导一般还带本校的本科生，从他们哪里也可以了解一些信息。

一般学校都是按照你的总成绩排名给名额的吧，所以这就涉及到算哪些科目的了。首先是专业核心课是必须的，其次有专业拓展和专业选修课（按照学校而异）也要算公共通识课的成绩。总的来说就是从大一一开始就不要放松，科目的分数尽量拿高分。

3大学保研条件是什么

（一）国家普通本科招生计划录取的应届毕业生（不含专升本、第二学士学位、独立学院学生）。

（二）具有高尚的爱国主义情操和集体主义精神，社会主义信念坚定，社会责任感强，遵纪守法，积极向上，身心健康。

（三）勤奋学习，刻苦钻研，成绩优秀；学术研究兴趣浓厚，有较强的创新意识、创新能力和专业能力倾向。

（四）诚实守信，学风端正，无任何***和剽窃他人学术成果记录。

（五）品行表现优良，无任何违法***受处分记录。

（六）对有特殊学术专长或具有突出培养潜质者，经三名以上该校本专业教授联名推荐，经学校推免生遴选工作领导小组严格审查，可不受综合排名限制，但学生有关说明材料和教授推荐信要进行公示。

怎么样成为一个算法工程师？

成为算法工程师的要求：

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。