在我们建立一个学习算法时，或者说训练一个模型时，我们总是希望最大化某一个给定的评价指标（比如说准确度Acc），但算法在学习过程中又会尝试优化某一个损失函数（比如说均方差MSE或者交叉熵Cross-entropy）。那为什么不把评价指标matric作为学习算法的损失函数loss呢？抛开复杂的数学，我们可以这么理解，机器学习的评估函数主要有这三个作用：表现评估：模型表现如何？通过评估指标能快速了解我们
神经网络的BP推导过程下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度，考虑如下简单的神经网络，该神经网络有三层神经元，对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可： 首先计算第二个权重矩阵的偏导数，即 首先需要在之间建立联系，很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到，最后,所以他们之间的联系可以如下表示：按照求导的链式法则，我们
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2024-02-04 22:43:35
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常量初始化 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是什么常数，可以自己定义positive_unitball初始化 让每一个神经元的输入的权值和为 1，例如：一个神经元有100个输入，让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在(0，1)之间的均匀分
目录图的基本概念图的存储Floyd算法Dijkstra算法Bellman-fordSPFA1 图的基本概念图：由点(node，或者vertex)和连接点的边(edge)组成。 图是点和边构成的网。a,b,c,d,e是权值，箭头代表方向树：特殊的图 树，即连通无环图 树的结点从根开始，层层扩展子树，是一种层次关系，这种层次关系，保证了树上不会出现环路。 两点之间的路径：有且仅有一条路径。
写在前面：个人理解：针对存在多项指标，多个方案的方案评价分析方法，也就是根据已存在的一份数据，判断数据中各个方案的优劣。中心思想是首先确定各项指标的最优理想值(正理想值)和最劣理想值(负理想解)，所谓正理想值是一设想的最好值（方案），它的的各个属性值都达到各候选方案中最好的值，而负理想解是另一设想的最坏的值（方案），然后求出各个方案与正理想值和负理想值之间的加权欧氏距离，由此得出各方案与最优方案的
求高手解释下二叉树递归求深度问题 我的理解是，程序开始不停找左孩子的左孩子，程序执行到最左边的叶子节点D，此时D->lchild为空返回0给M。再访问D->rchild为空返回0给n。 m n都为0 就没法比较了啊！！！？？
这个算法的意思是，当前树的深度等于其左子树和右子树中较深的那一个的深度再加1 例如：您提供的图A的左子树深度为3，右子树
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2024-08-07 15:11:19
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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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在机器学习的二分类问题中，IV值（Information Value）主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。IV 值的取值范围是[0, 正无穷)，如果当前分组中只包含响应客户或者未响应客户时，IV = 正无穷。量化指标含义如下：< 0.02useless for prediction、0.02 to 0.1Weak predi
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2024-06-27 22:43:21
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1 内容介绍CRITIC法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法。它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小，以标准差的形式来表现。标准差越大，说明波动越大，即各方案之间的取值差距越大，权重会越高；指标之
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2024-05-12 16:22:56
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匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。1955年，库恩(W.W.Kuhn)利用匈牙利数学家康尼格(D.Kőnig)的一个定理构造了这个解法，故称为匈牙利法。 [2] 邻接矩阵-C#include<stdio.h>
#include<string.h>
int n1, n2, m, ans;
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2024-05-20 16:26:10
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论文原文及代码下载地址百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1_yPS8V6ezQpsLRRoZF6S8g 提取码：mgvt论文原文下载地址百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/18tJi_rY1B1LtWDo_BNpDJw 提取码：gga5 决策树是应用广泛的算法。一个包含一个特征的决策树，是在该特征空间上的一维
什么是网站权重？权重是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度。网站权重概括得说：就是网站与网站在搜索引擎眼中的分级制“待遇”表现。还有一个想法是综合搜索引擎算法中所有有利因素所带来的“数值效果”被搜索引擎所认可。就是搜索引擎对站点权威的判断。 如果权重高的网站以链接的方式指向你，就是对你网站的肯定，不然权重高的网站为什么会给你链接呢? 搜索引擎就参照
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2024-05-21 08:56:06
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代码记录主客观求指标权重及求城市得分前言有22个指标和71个城市的10年数据，现在利用主成分分析法求出客观权重，并结合主管权重得出总
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2022-06-03 00:38:40
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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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我想在列车里和你相爱阳光流淌都漫过我们的灵魂尽头然后看着人间安静的盛开在一扇窗里目录1.原理介绍2.步骤详解2.1 确定指标在各主成分线性组合中的系数2.2 利用主成分的方差贡献率确定综合得分模型系数2.3 指标权重归一化3. 案例分析3.1 数据获取3.2 确定指标在各主成分线性组合中的系数3.3 利用主成分的方差贡献率确定综合得分模型系数3.4 指标权重归一化 4. 完整代码（Jav
Python：多指标权重确定方法—熵值法一、需准备的资料1.一份excel的数据表格，列为指标（评价指标），行为城市（研究对象,也可以是年份，）city GDP：亿元x.1 人口（万）x.2 城镇化率（%）x.3 从业人员（万）x.4 财政收入（亿元）x.5 固定资产投资（亿元）x.6 社会消费品零售总额（亿元）x.7 进出口总值（亿元）x.8 旅客吞吐量（万人次）x.9 货邮吞吐量（万吨）x.1
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2023-09-27 11:47:19
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1. 引言再过一个月就是春节，相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过（xiang）年(qin)了。我们今天也打算讲一个相亲的故事。讲机器学习为什么要讲相亲？被讨论群里的小伙伴催着相亲，哦不，催着讲特征工程紧啊。只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西，毕竟工程实践的经验太复杂了，没有统一的好解释的理论，一般的教材讲这方面的内容不多。我们就打算以一个相亲的故事为例，串一些特征工程的内容。2. 故事背景事先
二分图最大匹配的匈牙利算法： 最大匹配： 图中包含边数最多的匹配称为图的最大匹配。 完美匹配： 如果所有点都在匹配边上，称这个最大匹配是完美匹配。最小覆盖：在一个二分图上用最少的点（x 或 y 集合的都行），让每条连接两个点集的边都至少和其中一个点关联。根据konig定理：二分图的最小顶点覆盖数等于最大匹配数。最小路径覆盖：用尽量少的不相交简单路径(连着n
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2024-03-29 22:14:44
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# Python Topsis计算指标权重的探索
## 引言
在多属性决策分析中，如何合理地评价和选择多个备选方案是一个十分重要且复杂的问题。TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 是一种常用的方法，这种方法通过计算各方案与理想解和负理想解之间的距离来进行排序。Topsis 方法的一个关键步
原创
2024-09-28 03:44:02
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actor-critic方法（一）— 同策方法同策actor-critic方法动作价值actor-critic算法优势actor-critic算法带资格迹的actor-critic算法 本文介绍带自益的策略梯度算法。这类算法将策略梯度和自益结合了起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，然后利用这个价值函数的近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两
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2024-09-27 14:53:39
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