指标赋权与综合评价方法一、主观赋权1、AHP层次分析法二、客观赋权1、主成分分析2、熵权法三、组合赋权法四、综合评价1、Topsis2、数据包络法五、GRA灰色关联度分析 一、主观赋权1、AHP层次分析法（1）模型简介 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理
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2024-03-20 20:11:09
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在初中数学课本中，我们学习了平均数，但是平均数与中位数、众数有是关系呐，下面我就为大家总结一下：平均数：是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。平均数是表示一组数据集中趋势的量数，它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。在统计工作中，平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。平均数的分类:(1)算术平
1. SWA随机权重平均 1.1步骤1.2代码2.EMA指数移动平均2.1步骤2.2代码 3.总结在kaggle比赛中，不管是目标检测任务、语义分割任务中，经常能看到SWA（Stochastic Weight Averaging）和EMA（Exponential Moving Average）的身影，今天就来一起学习下。1. SWA随机权重平均SWA随机权重平均：在优化的末期取
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2024-08-22 15:54:51
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引言：分类是数据挖掘三大核心技术( 关联规则、分类、聚类) 之一 ,其实质是产生一个目标函数 f , 该函数将输入数据集的属性集 x 映射到已经定义的类标签 y 上。该目标函数通常也被称为分类模型或分类器机器学习分为三个阶段：第一阶段：学习模型。采用学习算法，通过对训练集进行归纳学习得到分类模型；第二阶段：测试模型。将已经学习得到的分类模型用于测试集，对测试集中未知类别的实例进行分类。第三阶段：性
本文主要讲解局部加权(线性)回归。在讲解局部加权线性回归之前，先讲解两个概念：欠拟合、过拟合，由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合 如下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型，对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，如果我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好一些。图中第三个是一个包含5阶多项式的模型，对训练数
本文将介绍八种权重计算方法，并且依据其原理进行分类，对方法所需的数据格式、指标结果解读进行介绍。另外针对一些常见问题：如多级权重如何计算？用多种方法计算得到的权重如何合并为综合权重用于之后的分析？常见的不同权重计算方法的搭配方式，在之后的第二部分里进行详细说明。一、第一部分：权重确定方法分类权重计算的确定方法在综合评价中重中之重，不同的方法对应的计算原理并不相同。在实际分析过程中，应结合数据特征及
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2024-09-02 08:48:01
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如果做过dnn的实验，大家可能会发现在对数据进行预处理，例如白化或者zscore，甚至是简单的减均值操作都是可以加速收敛的，例如下图所示的一个简单的例子： 图中红点代表2维的数据点，由于图像数据的每一维一般都是0-255之间的数字，因此数据点只会落在第一象限，而且图像数据具有很强的相关性，比如第一个灰度值为30，比较黑，那它旁边的一个像素值一般不会超过100，否则给人的感觉就像噪声一样。由于强相
回归任务中使用的指标回归任务的指标较为单一，一般使用MSE(Mean Square Error) ，平均平方差/均方误差是回归任务最常用的性能度量。分类任务中常用的指标分类任务可以以不同的方式进行评估，来到特定的目标，这些指标可以很好地衡量分类算法。然而，在许多情况下，有必要区分不同类型的误分类，因为误分类的相对权重是不同的。因此，引入下面的定义：-真正（True Positive）：被模型预测为
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2024-06-30 15:05:52
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简述 遗传算法(GA)是一种模拟生物进化自然选择过程的非确定性搜索方法，源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传定律，由美国 Michigan 大学的 Holland教授在 20 世纪 70 年代首先提出。生物理论指出， 生物个体的各种生命表征是由许多基因共同决定的。同一种群的不同生物个体通常拥有不同的基因，因此对外在环境的适应能力也是不同的。 在自然选择的作用下，一部分环境适应能力较差的个体会死亡被淘
几乎所有的数据分析工作都会提到一个词——“建立数据指标体系”，虽然这个词对于大家来说并不陌生，但是数据指标到底是什么以及如何具体的搭建，很多人还是一头雾水的。一、数值指标概述1.1 数值指标价值在了解什么是数据指标之前，我们思考一下：为什么会出现指标？它是为了解决什么问题？人类及科学的发展是与时俱进的，早期为了使自然科学的实验及结果更具统一性及方便标准化衡量，一些标准化的专业指标应运而生。随着人类
常见优化算法实现这里实现的主要算法有：一维搜索方法：黄金分割法二次差值法多维搜索算法最速下降法partan加速的最速下降法共轭梯度法牛顿法拟牛顿法使用函数表示一个用于优化的目标，包括其梯度函数和hessian矩阵函数import numpy as np
import math#用于测试的一个多元函数的例子
def f(x):
return (x[0]-1)**2+5*(x[1]-5)**2
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2024-07-23 21:13:13
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还有比较好的 （1） （2）1. 矢量减法设二维矢量 P = （x1,y1） ，Q = (x2,y2) 则矢量减法定义为： P - Q = ( x1 - x2 , y1 - y2) 显然有性质 P - Q = - ( Q - P ) 如不加说明，下面所有的点都看作矢量，两点的减法就是矢量相减；2.矢量叉积设矢量P = （x1,y1） ，Q = (x2,y2) 则矢量叉积定义为： P
文章目录注意力提示1 - 生物学中的注意力提示2 - 查询、键和值3 - 注意力的可视化4 - 小结 注意力提示⾃经济学研究稀缺资源分配以来，我们正处在“注意⼒经济”时代，即⼈类的注意⼒被视为可以交换的、有限的、有价值的且稀缺的商品。许多商业模式也被开发出来去利⽤这⼀点：在⾳乐或视频流媒体服务上，我们要么消耗注意⼒在⼴告上，要么付钱来隐藏⼴告；为了在⽹络游戏世界的成⻓，我们要么消耗注意⼒在游戏战
计算指标的定义和公式：1.测试用例执行的百分比：这个指标是用来获取测试用例的执行状态的百分比。 用例执行百分比=（执行的用力个数/总的用例个数） *100所以从上面的数据可得， 用例执行百分比=（ 65/100） *100=65%2.没执行用例的百分比：这个指标是用来获取待测试用例的执行状态的百分比。 未执行的测试用例的百分比=（未执行用例/总的用例个数） *100所以从上面的数据可得，
前言本篇文章我们来介绍一下Actor-Critic 方法。一、Actor-Critic 方法1.构造价值网络和策略网络Actor是策略网络，用来控制agent运动；Critic是价值网络，用来给动作打分；Actor-critic方法把策略学习和价值学习结合起来；在讲策略学习的时候，我们说过我们要学习的是Vπ(s)即状态价值函数，可惜我们不知道π(a|s)和Qπ(s,a)，所以我们用两个网络分别近似
文章目录参考资料1. Actor-Critic框架原理1.1 基本介绍1.2 原理分析1.3 Advantage Actor-Critic1. A2C引入2. A2C流程3. tips2. A3C2.1 A3C理解2.2 A3C运作机理2.3 算法大纲3. Pathwise Derivative Policy Gradient3.1 算法流程3.2算法相对于DQN的改变4. 练习1. A3C在训
层次分析法简介及适用题型：是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：哪种方法最好，哪位运动员参赛，哪位员工表现优秀）；一.模型介绍 一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。此图需要放入论文中。层次分析法可用打分去解决，根据权重的表格计算得分。而我们只需要补充
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2024-07-02 22:05:19
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【综合评价分析】熵权算法确定权重 原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列文章目录1. 熵权法确定指标权重（1）构造评价矩阵 Ymn（2）评价矩阵标准化处理（3）计算指标信息熵值 Mj（4）计算各指标权重 Nj2.完整代码2.1 熵权法（正向化指标）2.2熵权法（负向化指标）3.运行演示3.1复制代码，建立函数3.2 导入data数据集3.3 运行指令3.4 运行结果3.
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2023-11-27 11:06:45
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一 、评价指标体系评价指标体系构建在实际研究中使用较为广泛，比如企业绩效评价指标体系构建、政府财政支出绩效评价、医院绩效评价研究等等。1、相关背景在中国知网搜索“ 指标体系权重 ” 等相关关键词，可以发现，在论文写作中，非常多的同学会选择研究这一课题。随着越来越多的同学开始着手毕业论文的写作，很多同学在SPSSAU后台留言有关评价指标体系构建以及权重计算的相关问题。2、评价指标体系构建评
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2024-03-22 13:48:58
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KPI到底是什么？KPI的设计不要等同于绩效考核，不要等同于绩效奖金。KPI是管理工具，不是考核，KPI只是通过量化的评估手段，来评估员工做得好与坏，是一种员工行为的引导。KPI设计的来源：4个来源：公司的目标、部门/岗位职能是什么、部门/岗位的短板是什么、公司的期望。需要提醒的是，KPI指标需要从这四个维度来思考，但不一定是这四个维度的累加。KPI绩效指标最好不要超过3-5项
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2024-04-24 20:14:30
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