权重确定的主客观赋权法组员：余芳云1011200110卢玲婕1011200147钟灵欢1011200148 一、引言在多属性决策问题的求解过程中,属性的权重具有举足轻重的作用,它被用来反映属性的相对重要性。很多多属性决策方法( 如简单加性加权法、TOPSIS 法、多属性效用理论等) 都涉及到属性权重,如何科学、合理地确定属性权重, 关系到多属性决策结果的可靠性与正确性。目前已有许多确定属性权重的方
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2024-05-27 19:28:26
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重加权，也称为代价敏感学习，通过调整训练期间不同类别的损失值来对类别进行重新平衡，近期的研究提出了各种代价敏感学习方法来处理类别不平衡问题，包括类别级重加权和类别级re-margining，大家熟知的Focal loss、动态权重等都属于重加权方法。2. 类别级重加权2.1 Weighted Softmax Loss最直觉的方法是直接使用训练样本的标签频率对损失进行重新加权，即加权so
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2024-07-10 19:10:50
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attention
1.在模型举例在机器翻译的任务当中，翻译得到的每个y的时候，更加关注于某个x，当翻译am的时候，就应该更关注输入当中的
是，让机器也具备这种关注的能力。
2.怎么关注？当翻译y1的时候，y1是通过H1得到的，x1通过特征提取又可以计算出h1，点积的方式可以计算
出两个向量的相似性。H和每个h之间的点积去计算，翻译y1的时候更应该专注哪个x/h。
self-attention：
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2024-05-09 14:34:11
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0. 引言在实际使用中，我们通常希望有一个预训练模型帮助加速训练，如果使用原生的模型，直接使用加载即可。但我们经常会根据不同的任务要求进行backbone的修改，此时直接加载预训练模型就会出错。因此为了解决该问题，下面引入如何加载部分模型的权重（修改的部分不需要加载）。1. 分类网络最后一层一般PyTorch官方实现的网络中，训练集使用的ImageNet数据集，所以分类数（1000）与我们的任务分
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2023-12-25 22:28:41
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随笔记录方便自己和同路人查阅。#------------------------------------------------我是可耻的分割线------------------------------------------- 多重赋值技巧是一种快捷方式，让你在一行代码中，用列表的值为多个变量赋值。不必一个下标一个下标的赋值。#--------------------------
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2023-05-27 14:49:39
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统计学软件SPSS1. 软件设置1.1 语言设置2. 视图2.1 数据视图2.2 变量视图2.2.1 测量尺度2.3 输出视图3. 操作3.1 打开文件3.1.1 导入模板数据3.2 分析3.2.1 非参数检验3.2.1.1 卡方检验3.2.1.2 二项式检验3.2.1.3 K-S检验3.2.1.4 游程检验3.2.1.5 卡方检验-交叉分析（列联表分析）3.2.2 参数检验3.2.2.1 t检
PCA(主成分分析)方法浅析降维、数据压缩找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向PCA算法主要用于降维，就是将样本数据从高维空间投影到低维空间中，并尽可能的在低维空间中表示原始数据。PCA的几何意义可简单解释为：0维-PCA：将所有样本信息都投影到一个点，因此无法反应样本之间的差异；要想用一个点来尽可能的表示所有样本数据，则这个点必定是样本的均值。
1维-PCA：
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
1 简介 之前接触过一段时间聚类算法，这里记录一下在聚类中常用的评价指标，并给出相应的代码。假设我们对10个对象进行聚类，这10个对象的原始标签为[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3]，那么预测标签[1, 2, 0, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0]和[2, 3, 1, ...
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2021-08-07 12:13:00
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文章目录第1章 Python中的变量1.1 变量的名称定义规则1.2 变量的名称错误定义1.3 变量的调用规则说明1.4 变量的创建调用过程1.5 变量的重新赋值1.6 变量的指向关系第2章 Python中的常量第3章 Python中的注意 第1章 Python中的变量1.1 变量的名称定义规则#### 变量名的定义规则
01：变量名只能用字母、数字（不能以它开头）、下划线的组合。
02：变量名
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2024-06-18 07:27:21
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最近帮导师搬砖看了篇论文，记录一下。a scalable approach for general correlation clustering该论文有两个创新点：1.聚类不用预定义最终聚类的个数k2.据说效率很高迭代一次大约是O(n2)的，所以适合大规模的数据 该文章将待聚类的对象看成一个个点，然后对象之间的关系分为两类，一种是“attract”,用一条标为“+”的边来表示，一种是“r
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2024-08-12 14:21:59
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# Java 继承机制：子类赋值给父类
作为一名刚入行的开发者，你可能对Java的继承机制感到好奇。在Java中，继承是一种代码复用机制，允许一个类（子类）继承另一个类（父类）的属性和方法。接下来，我将向你展示如何在Java中实现“子类可以赋值给父类”。
## 继承流程
首先，让我们通过一个表格来了解实现子类赋值给父类的步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | ---
原创
2024-07-27 06:31:38
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总结:1.类:抽象的对象;对象:是实例化,具体化 2.面向对象就是领导者的思维;面向对象:找人帮自己买电脑;面向过程:自己去买电脑(面向过程); 3.类:类只能有方法(成员方法)和属性(成员变量); 4.写在类的方法不要加Static直接写返回值;public 返回值类型 方法名(参数列表){}; 5.写在方法里面的是局部变量;在调用方法时以局部变量为主,局部变量:红色;成员变量:黄色;最终的执行
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2024-07-31 15:43:33
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# Java 中子类赋值给父类的实现
在学习 Java 编程时，一个重要的概念就是类的继承关系。在 Java 中，子类可以赋值给父类，这是面向对象编程（OOP）的一种特性。本文将通过一个简单的实例来详细讲解这个过程，并提供详细的代码示例。
## 流程概述
以下是将子类赋值给父类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------
原创
2024-10-17 10:46:34
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层次聚类层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类，可以采用自顶向下的聚类策略（分裂），也可以采用自下而上的策略（凝聚）。聚合聚类：开始将每个样本各分到一个类，之后将距离相近的两类合并，建立一个新的类，重复此操作直到满足停止条件，得到层次化的类别。分裂聚类：开始将所有的样本分到一个类，之后将已有类中相距最远的样本分到两个新的类，重复此操作直到满足停止条
第一章节：相似度的度量方法及联系1.1 聚类的定义： 聚类就是对大量位置标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。1.2 相似度/距离 1.3 相似度方法间的联系聚类相似度间的方法和联系（需要打上连接）第二章节 K-means算法2.1 聚类的基本思想对于给定
PCA降维主成分分析法（Principal Components analysis PCA）是一种分析、简化数据集的技术。PCA可以将数据从原来的向量空间映射到新空间中。由于每次选择的都是方差最大的方向，所以往往经过前几个维度的划分后，之后的数据排列都非常紧密了，我们可以舍弃这些维度从而实现降维。 上述看起来很晦涩难懂，我们可以大致知道PCA就是提出空间数据中的主要特征（主元），减少数据冗余，使得
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2024-09-05 08:15:39
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文章目录什么是聚类？KMeans介绍KMeans快速体验KMeans代码实现K-Means算法的缺陷和优点是什么?K-Means算法的应用场景K-Means算法如何确定K值?肘部法则 SSE 集合内误差平方和轮廓系数--计算量太大K-Means算法的伪代码K近邻法(Knn)与k-Means的区别?---------其它聚类算法了解---------层次聚类算法K最近邻算法决策树Decision-T
密度聚类：desity-based clustering此类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情形下，密度聚类算法从样本的密度的角度来考察样本之间的可连接性，并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。DBSCAN是著名的密度聚类算法。它常常用于异常检测，他的注意力放在离群点上，所以，当遇到无监督的检测任务时，他是首选。一些概念DBSCAN: ϵ-邻域：核心对象(core
文章目录一、sklearn.cluster.KMeans二、 聚类算法的模型评估指标基于轮廓系数来选择n_clusters三、重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么放好?四、重要参数max_iter & tol：让迭代停下来五、K_Means 函数六、案例：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用总结 一、sklearn.clu
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2024-07-24 16:20:20
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