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pagerank

pagerank,網(wǎng)頁排名,又稱網(wǎng)頁級(jí)別、Google左側(cè)排名或佩奇排名,是一種由根據(jù)網(wǎng)頁之間相互的超鏈接計(jì)算的技術(shù),而作為網(wǎng)頁排名的要素之一,以Google公司創(chuàng)辦人拉里·佩奇(LarryPage)之姓來命名。Google用它來體現(xiàn)網(wǎng)頁的相關(guān)性和重要性,在搜索引擎優(yōu)化操作中是經(jīng)常被用來評(píng)估網(wǎng)頁優(yōu)化的成效因素之一。Google的創(chuàng)始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林于1998年在斯坦福大學(xué)發(fā)明了這項(xiàng)技術(shù)。
  • 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法 李航版

    《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》李航第二版,機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能必備基礎(chǔ)書籍 內(nèi)容簡介:統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法即機(jī)器學(xué)習(xí)方法,是計(jì)算機(jī)及其應(yīng)用領(lǐng)域的一門重要學(xué)科。本書分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩篇,全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的主要方法。包括感知機(jī)、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與最大熵模型、支持向量機(jī)、提升方法、EM算法、隱馬爾可夫模型和條件隨機(jī)場,以及聚類方法、奇異值分解、主成分分析、潛在語義分析、概率潛在語義分析、馬爾可夫鏈蒙特卡羅法、潛在狄利克雷分配和pagerank 算法等。本書是統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及相關(guān)課程的教學(xué)參考書,適用于高等院校文本數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索及自然語言處理等專業(yè)的大學(xué)生、研究生,也可供計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)的研發(fā)人員參考。

    標(biāo)簽: 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法 機(jī)器學(xué)習(xí)

    上傳時(shí)間: 2021-09-01

    上傳用戶:wenxiuyu

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