七十七：支持向量機(jī)(Support Vector Machine）
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine）是一個(gè)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模型，通常用來進(jìn)行模式識別、分類、以及回歸分析。
SVM的主要思想可以概括為兩點(diǎn)：⑴它是針對線性可分情況進(jìn)行分析，對于線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉(zhuǎn)化為高維特征空間使其線性可分，從而 使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進(jìn)行線性分析成為可能；
七十八：Floyd算法
Floyd算法又稱為插點(diǎn)法，是一種用于尋找給定的加權(quán)圖中多源點(diǎn)之間最短路徑的算法。該算法名稱以創(chuàng)始人之一、1978年圖靈獎(jiǎng)獲得者、斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授羅伯特·弗洛伊德命名。
七十九：辛普森悖論（Simpson’s Paradox）
辛普森悖論亦有人譯為辛普森詭論，為英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家E.H.辛普森（E.H.Simpson）于1951年提出的悖論，即在某個(gè)條件下的兩組數(shù)據(jù)，分別討論時(shí)都會滿足某種性質(zhì)，可是一旦合并考慮，卻可能導(dǎo)致相反的結(jié)論。
當(dāng)人們嘗試探究兩種變量是否具有相關(guān)性的時(shí)候，比如新生錄取率與性別，報(bào)酬與性別等，會分別對之進(jìn)行分組研究。辛普森悖論是在這種研究中，在某些前提下有時(shí)會產(chǎn)生的一種現(xiàn)象。即在分組比較中都占優(yōu)勢的一方，會在總評中反而是失勢的一方。該現(xiàn)象于20世紀(jì)初就有人討論，但一直到1951年E.H.辛普森在他發(fā)表的論文中，該現(xiàn)象才算正式被描述解釋。后來就以他的名字命名該悖論。
為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各分組的權(quán)重，并乘以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異而造成的影響。同時(shí)必需了解清楚情況，是否存在潛在因素，綜合考慮。
八十：熵
熵（entropy）指的是體系的混亂的程度，它在控制論、概率論、數(shù)論、天體物理、生命科學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，在不同的學(xué)科中也有引申出的更為具體的定義，是各領(lǐng)域十分重要的參量。熵的概念由魯?shù)婪颉た藙谛匏梗≧udolf Clausius）于1850年提出，并應(yīng)用在熱力學(xué)中。1948年，克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)（Claude Elwood Shannon）第一次將熵的概念引入信息論中。
八十一：甘特圖
甘特圖（Gantt chart）又叫橫道圖、條狀圖(Bar chart)。以提出者亨利·L·甘特先生的名字命名。
甘特圖內(nèi)在思想簡單，即以圖示的方式通過活動列表和時(shí)間刻度形象地表示出任何特定項(xiàng)目的活動順序與持續(xù)時(shí)間?；臼且粭l線條圖，橫軸表示時(shí)間，縱軸表示活動（項(xiàng)目），線條表示在整個(gè)期間上計(jì)劃和實(shí)際的活動完成情況。它直觀地表明任務(wù)計(jì)劃在什么時(shí)候進(jìn)行，及實(shí)際進(jìn)展與計(jì)劃要求的對比。管理者由此可便利地弄清一項(xiàng)任務(wù)（項(xiàng)目）還剩下哪些工作要做，并可評估工作進(jìn)度。
八十二：帕累托圖
帕累托圖（Pareto chart）是以意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家V.Pareto的名字而命名的。
帕累托圖又叫排列圖、主次圖,是按照發(fā)生頻率大小順序繪制的直方圖，表示有多少結(jié)果是由已確認(rèn)類型或范疇的原因所造成。它是將出現(xiàn)的質(zhì)量問題和質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目按照重要程度依次排列而采用的一種圖表。可以用來分析質(zhì)量問題，確定產(chǎn)生質(zhì)量問題的主要因素。
八十三：SWOT分析法
SWOT分析法又稱為態(tài)勢分析法，它是由舊金山大學(xué)的管理學(xué)教授于20世紀(jì)80年代初提出來的，SWOT四個(gè)英文字母分別代表：優(yōu)勢（Strength）、劣勢（Weakness）、機(jī)會（Opportunity）、威脅（Threat）。
八十四：google pagerank
PageRank，網(wǎng)頁排名，又稱網(wǎng)頁級別、Google左側(cè)排名或佩奇排名，是一種由[1] 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（Larry Page）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)。