matlab代码：基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法 随着鲸鱼种群变化情况而自适应调整权重的方法,提高了算法的收敛速度; 自适应调整搜索策略，提高了算法跳出局部最优的能力。 里面包括六七种改进鲸鱼算法，非常适合学习 有中文注释论文题目：基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法摘要：本文提出一种基于自适应调整权重和搜索策略的鲸鱼优化算法，该算法通过不断改进鲸鱼算法的权重和搜索策略，提高算法
一般调节法：这种方法针对一般的 PID 控制系统所以称之为一般调节法；其中 Kp 是加快系统响应速度，提高 系统的调节精度； Ki 用于消除稳态误差； Kd 改善系统的稳态性能。 a. 在输出不振荡时，增大比例增益 P。 b. 在输出不振荡时，减小积分时间常数 Ti。 c. 在输出不振荡时，增大微分时间常数 Td。 （它们三个任何谁过大都会造成系统的震荡。） 一般步骤为： a. 确定比例增益 P
一、软间隔支持向量机中惩罚参数C和ζiζi12||w||2+C∑N1ζi12||w||2+C∑1Nζi这里ζiζi为松弛变量，ζi≥0ζi≥0，在训练数据集不是完全线性可分的情况下，通过令一些ζiζi大于0，允许其中一些样本的函数间隔小于1，特别的，当ζiζi大于1时，实际上是允许其中一些样本的函数间隔小于0，即允许算法对一些样本进行错误分类。 C为惩罚参数，当前的最小化目标函数由两项组成，包含两
# 如何实现权重加权机器学习
在当今的机器学习领域，权重加权是一种重要的技术，帮助我们在分类或回归任务中影响模型的学习过程。作为一名刚入行的小白，你可能对这个概念感到陌生。今天，我将向你详细解释如何实现权重加权机器学习，并给你一个完整的流程和示例代码。
## 流程概述
下面是实现权重加权机器学习的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
Ribbon的负载均衡算法的类的集成关系如下 IRule是所有负载均衡算法的顶级接口，其定义的方法如下：public interface IRule {
//选择服务器，各个子类有自己的实现算法，是所有IRule子类最重要的方法
Server choose(Object var1);
//设置负载均衡器
void setLoadBalancer
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2024-09-27 13:33:15
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目录1.原理介绍2.基本步骤3.步骤详解3.1 数据归一化（标准化）3.2 计算第j项指标下第i个方案的指标值比重3.3 计算第j项指标的信息熵值3.4 计算各指标权重4.案例分析4.1 题目简介4.2 标准化后数据4.3 计算第j项指标下第i个方案的指标值比重4.4 计算第j项指标的信息熵值4.5 计算各指标权重4.6 计算得分5.代码实现5.
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2023-11-03 12:08:06
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AHP方法 AHP算法计算层次权重其基本步骤为将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互关系或者隶属关系将因素按不同因素聚集集合，形成一个多层次的分析结构模型，并由此构建判断（或成对比较）矩阵，依据判断矩阵对层次进行单排序并检验是否通过一致性检验，最后计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值，称为层次总排序。其流程图如图所示：图# AHP算法计算流程 1.建立层次结构模型 将决策
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2023-08-18 18:27:42
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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）
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2023-10-12 11:21:23
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# 机器学习中如何更新权重
在机器学习中，更新权重是指在训练模型时不断调整模型参数（权重）以使模型能更好地拟合数据。这个过程一般通过梯度下降算法来实现。梯度下降算法是一种最优化算法，通过计算模型的损失函数关于参数的梯度，然后沿着梯度的方向更新参数，以使损失函数值逐渐减小，从而提升模型的性能。
## 梯度下降算法
在梯度下降算法中，更新权重的步骤如下：
1. 初始化权重参数
2. 计算损失函
原创
2024-03-07 05:07:03
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# 理解SHAP：计算机器学习模型的特征重要性
在机器学习中，特征重要性对于理解模型的决策过程至关重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种有效的解释机器学习模型输出的方法。本文将带你学习如何使用Python实现SHAP并计算特征的权重。
## 一、实现流程
在开始之前，让我们先了解实现SHAP的基本步骤。下表总结了整个过程：
| 步骤
# 理解机器学习中的权重衰减率
在机器学习的训练过程中，权重衰减（Weight Decay），也称为L2正则化，是一种防止模型过拟合的重要技术。本文将指导你如何在机器学习项目中实现权重衰减率，并通过代码示例和步骤帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
以下是实现权重衰减率的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------
sklearn练习-1K近邻算法（knn）练习 K近邻算法（knn）API：sklearn.neighbors.KNeighborsClassifierKNeighborsClassifier(
n_neighbors=5,
weights='uniform', #uniform neighbors权重相同
algorithm='auto',
leaf_size=30,
p=2,
metric
1 卷积层计算原理1.1 深度为1的卷积（黑白图像）假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的filter进行卷积，想得到一个3*3的Feature Map，如下所示：为了清楚的描述卷积计算过程，我们首先对图像的每个像素进行编号，用Xi,j表示图像的第行第列元素；对filter的每个权重进行编号，用Wm,n表示第m行第n列权重，用Wb表示filter的偏置项；对Feature Map的每个元素进行编
以下用形状来描述矩阵。对于向量，为了方便理解，也写成了类似(1,64)这种形状的表示形式，这个你理解为64维的向量即可。下面讲的矩阵相乘都是默认的叉乘。词嵌入矩阵形状：以BERT_BASE为例，我们知道其有12层Encoder，12个Head。对于中文版的BERT_BASE来说，词嵌入矩阵的形状为(21128,768)，其中21128就是词典的大小，768是词典中的每个字对应的维度。 需要注意的是
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2024-02-04 00:36:14
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之前给大家分享过PID基础理论的文章：重温经典PID算法PID原理和参数调试今天进一步分享一些PID相关细节内容。在过程控制中，按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制
Bagging和Boosting的区别1）偏差—方差 Boosting：从偏差—方差分解角度看，降低偏差。 Bagging：从偏差—方差分解角度看，降低方差。 2）样本选择： Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化.而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。 Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 3）样例权
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2024-07-30 09:35:06
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一、应用问卷研究中，如果涉及计算权重，通常有以下几种做法，分别是AHP层次法、优序图法、熵值法、因子分析法（探索性因子和验证性因子分析）。二、操作1.SPSSAU操作如下图：2.案例背景当前有一项关于网购在乎因素的权重研究，涉及网购在乎因素共为9项，分别是指标1，指标2到指标9。然后使用问卷形式让30名专家对此9个指标的重要性进行打分。利用专家打分进行权重计算，得到了9个指标的权重值。3.结果将数
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2023-12-19 22:33:56
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不同的网站，百度的收录数量、收录效率、关键词排名表现也不大相同，引起这些表现的因素，我们统称为权重。网站权重是搜索引擎给网站（包括网页）赋予一定的权威值，是对网站（含网页）权威的综合评价。一、网站权重因素 提高网站权重，不但利用网站（包括网页）在搜索引擎的排名更靠前，还能提高网站的流量，提高网站信任度。决定网站的权重因素包括原创内容、网站内容量、网站的更新频率、域名在搜索引擎上的年龄、外链的数量
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2023-10-15 06:48:03
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特征工程-数据处理（2）非结构型数据非结构型数据的归一化方法 非结构型数据的归一化方法词袋模型 每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。具体地说，就是将整段文本以词为单位切分开， 然后每篇文章可以表示成一个长向量，向量中的每一维代表一个单词，而该维对应的权重则反映了这个词在原文章中的重要程度。所以文本的单词就是文本的特征，这个特征的重要性常用TF-IDF来计算，权重公式为 ，其中为文章总数
基础选择器一、标签选择器p{。。。} h1{…..} css不区分大小写，建议小写1、所有的标签都可以作为标签选择器去使用2、无论这个标签藏多深，一定能够被选上3、选择页面所有的，而不是具体某一个；标签选择器，选择的是页面上所有这种类型的标签，所以经常描述“共性”，无法描述某一个元素的“个性”的。 二、id选择器所有的标签都可以有id属性来
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2024-10-21 13:58:15
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