归一化和标准化归一化归一化类型最大最小值归一化均值方差归一化标准化区别和联系 归一化把特征映射到0～1范围之内处理。多个维度特征的量级不同，会导致训练出来模型中不同特征对应的w参数差异很大，容易导致参数小的特征对目标函数的影响被覆盖，所以需要对每个特征的数据进行归一化处理，以减少不同量级的特征数据覆盖其他特征对目标函数的影响。归一化数据可以使各个特征维度对目标函数的影响权重一致，提高迭代的求解的
阿尔法收益、贝塔收益，阿尔法风险和贝塔风险众所周知，投资股市的收益分为两部分，一部分来自市场行情波动的收益，另一部分来源于选股的操作收益！由市场行情变动带来的收益，称为贝塔收益（Beta、β收益）；由自身的选股带来的收益，称为阿尔法收益（Alpha、α收益）。换个角度，也可以十位投资者在市场交易中面临着两种风险——市场整体的风险，系统性风险（即贝塔或Beta、β风险）和有个体操作做成的非系统性风险
ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的，全面的GIS平台。ArcObjects包含了大量的可编程组件，从细粒度的对象（例如，单个的几何对象）到粗粒度的对象（例如与现有ArcMap文档交互的地图对象）涉及面极广，这些对象为开发者集成了全面的GIS功能。每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器，包括
桌面GIS（ArcGIS D
按正常的计算方法加权价应该是
新加权价=（库存*加权价 + 新增数量*单价）/（库存+新增数量）
可有时库存出现负数时还是这样计算的话，新加权值似乎跳动很大，有时用户也希望新增数量可以写成负数，表示是退货，这样计算出来也似乎有问题，大家遇到这种情况是怎么处理的？
价格不应该为负数的,可以这样
这里可以用一个简单的小游戏来解释该网络，猜物品游戏，先给对方一个大致的范围，比如苹果，给定食物的范围，然后对方去猜（这就可以理解为正向传播），答错之后继续给提示（反向传播），这样有来有往直到猜到答案，就构成一个简单的BP网络。在style transfer中就是，将input feature map 与output进行损失值的最小化匹配，也就是看结果是否相似，不同时就根据现在结果原路返回继续进行参
目录 1、模糊综合评价 2、权值的确定一、模糊综合评价因素集：影响评价的因素，例如:企业家的素质综合评价可以考虑5个因素{德，能，勤，绩，生命周期延长}评价集：某因素好与坏，例如:企业家的德可以被评价为｛高 较高 一般 低｝单因素评价矩阵：rij代表因素i对评价j的隶属度。 例如:企业家的德是较高的隶属度为0.7，可以认为企业家的德有0.7的程度是较高的。各指标权重：各因素的重要程度，例如:有m个
# 如何查看深度学习算法权重
在深度学习中，权重是模型学习到的重要参数，决定了模型的性能和预测效果。查看和分析这些权重，能够帮助我们理解模型的行为，查找可能的问题，甚至优化模型。本文将介绍如何查看深度学习算法中权重，并提供相应的代码示例。
## 查看模型权重的步骤
1. **加载模型**：首先，我们需要加载已经训练好的深度学习模型。
2. **提取权重**：接着，访问模型的权重信息。
3.
目录1 算法步骤2 重赋权为什么非负3 为什么可以重赋权4 小例子5 python实现 1 算法步骤 Johnson算法分为三步： 1. 先使用bellman-ford算法，计算单源到其他点的最短路径； 2. 利用计算结果去重赋权reweight，使得没有负数权重； 3. 循环调用dijikstra算法计算所有点的权重。 4. 所有点的权重再换算回来，得到结果。 复杂度为(
什么是熵权法熵权法是一种客观赋值方法。在具体使用的过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得到较为客观的指标权重。一般来说，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越小，表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，若某个指标的信息熵指标权重确定方法之熵权法越大，表明指标值得变异
向量可以用一维度数组表示，矩阵可以用二维数组表示PageRank算法PageRank算法的公式为：其中pi为第i张网页，Mi为第i张网页入链的集合，Pj为Mi中的第i张网页，L(pj) 为Pj出链的数量，α为不随机冲浪的概率，1/L(pj)为从网页j到网页i的概率。PageRank是采用迭代法来实现的，初始的时候，每个网页的PageRank分数都一样（比如为1），利用上述公式不断地迭代
K8S调度算法权重定义
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在Kubernetes（K8S）中，调度算法是决定容器在哪个节点上运行的关键部分。K8S调度器根据各种因素如资源需求、节点负载等进行决策。而其中一项重要的功能是定义调度算法权重，以便根据实际需求调整容器分配的优先级。本文将介绍如何在Kubernetes中定义调度算法权重，并演示具体的代码实现。
### 操作步骤
下面是定义K8S调度算法权重的整体流程，我们将通
误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法 1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层 注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程） 2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>
层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Satty提出，是一种将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础上进行定性和定量分析的决策方法。在医疗质控工作中，常和德尔菲法、百分权重法结合，用于确定评价指标的权重。本节内容简述应用层次分析法确定评价指标权重的基本原理和Excel实现。基本原理1.构造判断矩阵由专家对同一
1. 核心原理介绍1.1 熵 【衡量某个指标的混乱程度】（1）信息论中：熵是不确定性的一种度量，可判断一个事件的随机性及无序程度（2）熵值可判断某个指标的离散程度，指标的离散（混乱）程度越大，说明该指标对综合评价的主体影响越大1.2 变异系数 熵与变异系数的关系：熵值越大，变异系数越小，代表该指标越有序，该指标的信息量越小（越不重要） &nbs
一句话总结梯度下降：通过寻找损失最小值，来学习到最优的模型参数据我所知，几乎所有常见的深度神经网络都会用梯度下降来更新模型的参数，参数学习的越好就说明它越拟合我们的训练数据，越拟合训练数据说明机器学习的成绩越好，我们再用它来预测新数据的时候，得到的效果就越好。笔记文，文章末尾有个视频链接说实话，在我学习它这个视频之前，我就知道上面的概念，不过对于经常调库的我来说也够用了，下面是我针对原作者视频中的
粒子群算法1.入门粒子群算法，其全称为粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PsO)。它是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的搜索算法。2.什么是启发式算法？启发式算法百度百科上的定义:一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费下给出待解决优化问题的一个可行解。(1)什么是可接受的花费? 计算时间和空间能接受（求解一个问题要几万年or一万台电脑)(
## 如何在Hive中进行归一化处理
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会刚入行的小白如何在Hive中进行归一化处理。
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMERS ||--o| ORDERS : has
```
### 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建两个表：CUSTOME
# Hive 归一函数的应用与实现
## 引言
在大数据处理的过程中，Hive 作为一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，能够有效地进行数据的查询、总结和分析。Hive 的查询语言 HiveQL 提供了丰富的函数库，其中归一函数（Normalization Functions）是数据预处理阶段中非常重要的一类函数。本篇文章将探讨 Hive 归一函数的相关概念，以及如何在 Hive 中使用这些
# Python比值归一实现流程
## 1. 了解比值归一化的概念
比值归一是一种常用的数据预处理方法，用于将具有不同量纲的特征值映射到同一量纲下。这样做的目的是避免不同量纲带来的问题，例如某些算法对数值范围敏感。比值归一化可以提高数据处理的效果，更好地发现特征之间的关系。
## 2. 比值归一化的步骤
| 步骤 | 操作 | 代码 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 导
# 线性回归在Python中的实现
线性回归是一种常见的统计学方法，用于预测连续型变量。在机器学习领域，线性回归是许多算法的基础。本文将介绍如何在Python中实现线性回归，并展示其基本流程。
## 线性回归简介
线性回归模型试图找到数据中的最佳拟合直线，该直线能够尽可能地预测目标变量。其基本形式为：
\[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + .
