本实验使用环境为Anaconda3 Jupyter，调用Sklearn包，调用keras包,请提前准备好。1.引入一些常见包主要有keras包、numpy包、metrics包、pandas包等。import csv
import numpy as np
import time
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn
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2024-10-28 12:26:16
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目录一、概念1.1相关概念1.2原理 二、基于python的组合赋权法2.1 读取数据完整代码三、基于MATLAB的组合赋权法完整代码一、概念1.1相关概念主观赋权法（AHP）在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法（熵权法）具有更大的优势，但客观性相对较差，主观性相对较强； 而采用客观赋权法有着客观优势，但不能反映出参与决策者对不同
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2024-02-03 22:30:47
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博弈论：是二人或多人在平等的对局中各自利用对方的策略变换自己的对抗策略，达到取胜目标的理论。博弈论是研究互动决策的理论。博弈可以分析自己与对手的利弊关系，从而确立自己在博弈中的优势，因此有不少博弈理论，可以帮助对弈者分析局势，从而采取相应策略，最终达到取胜的目的。博弈论分类：（摘自百度百科）（一）巴什博奕（Bash Game）：只有一堆n个物品，两个人轮流从这堆物品中取物，规定每次至少取一个，最多
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2023-09-06 10:54:24
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【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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# 博弈论组合赋权及其在Python中的应用
博弈论是研究决策者在冲突情境中如何做出最优选择的理论。它在经济学、政治学、社会学等领域得到了广泛的应用。本文将探讨博弈论中的组合赋权（也称为合成权重）与Python编程的结合，展示如何通过编程实现权重组合，并可视化结果。
## 组合赋权的基本概念
在博弈论中，组合赋权是对不同策略或决策方案进行权重分配的过程。这种方法可以帮助决策者在多种选择中找到
原创
2024-08-22 05:31:16
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1. 求解一个优化问题的绝对最优解或者理论最优解只有一种方法：遍历法(也叫枚举法)，即计算他所有可能的解，然后找到最优的那个。这也是最直接也是最笨的方法。2. 但一般我们都不用遍历这种方法，因为对于稍微复杂一点的问题，它的计算量就可能需要计算机运行100年以上！3. 所以对于一些复杂的优化问题NP问题，我们会用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能优化算法来求解，因为智能算法可以大大减少计算量并得到
ArcGIS中的空间回归分析回归模型中的一些术语:因变量(Y)：想预测什么？自变量(X)：解释因变量。Beta 系数：反映解释变量和因变量之间关系的权重。残差(Residual)：模型未解释的值回归公式：y = β0 + (β1 × x1 ) + (β2 × x2 ) + … + (βn × xn ) + εArcGIS 中的空间回归分析让我们通过构建栖息地适宜性指数 (HSI), 也称为资源选择
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2024-01-03 11:47:50
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残差网络（Residual Network）：原理、结构与Python实现引言深度学习中的神经网络模型在不断发展，其中一种重要的网络结构是残差网络（Residual Network，简称ResNet）。ResNet通过引入残差模块解决了深度神经网络中的梯度消失问题，从而实现了更深层次的网络结构。本文将详细介绍残差网络的原理、结构，并通过Python代码和LaTeX公式进行详细解释，帮助读者更好地理
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2023-08-01 14:06:23
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【深度学习】【python】深度残差网络Resnet的实现 中文注释版参考https://github.com/wenxinxu/resnet_in_tensorflow 环境要求python3.5tensorflow 1.4pytorch 0.2.0tensorlayer本程序需要tensorflow与tensorlayer. 程序如下:"""
深度残差网络
source: 'https:/
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2023-08-01 14:07:32
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假设检验：模型显著性检验——F检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）偏回归系数显著性检验——t检验（利用statsmodels中建立模型的summary/summary2方法）诊断：正态性检验：方法实现PP图/QQ图statsmodels.ProbPlot.ppplot/statsmodels.ProbPlot.qqplotShapiro检验/K-S检验
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2023-09-07 22:09:59
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最近学金融的妹妹要处理数据写论文，对一个文科妹子来说，数学学不会，公式看不懂怎么破~作为姐姐的我看在眼里，疼在心里，打算帮妹妹解决掉数据计算这方面的问题。原来就是求三元线性回归的残差啊，害，这有什么难的，妹妹就是不会算权重，一直在网上寻找已经算好权重的数据，为此特意开通了什么会员，咱也不知道咱也不敢问。于是乎，利用自己所学的python，写下了这个程序。简单介绍一下什么是线性回归？答：线性回归是通
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2023-08-26 14:11:07
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前言我们接着上一期，来继续讲讲关于线性回归模型的另外两个假设前提的验证(即回归模型的残差满足方差齐性(即方差为某个固定值)和残差之间互相独立性)。残差方差齐性检验在线性回归建模中，如果模型表现的非常好的话，那么残差与拟合值之间不应该存在某些明显的关系或趋势。如果模型的残差确实存在一定的异方差的话，会导致估计出来的偏回归系数不具备有效性，甚至导致模型的预测也不准确。所以，建模后需要验证残差方差是否具
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2023-11-16 21:13:25
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1 总平方和（SST）、回归平方和（SSR）与残差平方和（SSE） 得到后，可以把Y分解为可以被解释变量解释的和不能被解释的两部分，Y = X+=+  
目录1 概述2 截尾与拖尾3 Auto regressive (AR) process4 Moving average(MA) Process5 总结 1 概述ACF 是一个完整的自相关函数，可为我们提供具有滞后值的任何序列的自相关值。简单来说，它描述了该序列的当前值与其过去的值之间的相关程度。时间序列可以包含趋势，季节性，周期性和残差等成分。ACF在寻找相关性时会考虑所有这些成分。直观上来说，
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2023-07-04 14:54:08
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残差网络是为了解决模型层数增加时出现梯度消失或梯度爆炸的问题而出现的。传统的神经网络中，尤其是图像处理方面，往往使用非常多的卷积层、池化层等，每一层都是从前一层提取特征，所以随着层数增加一般会出现退化等问题。残差网络采取跳跃连接的方法避免了深层神经网络带来的一系列问题。一：对模型原理与优点的理解(1)在传统的前馈网络中，网络中堆叠的层可以将输入x映射为F(x)，这一整体网络的输出为H
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2023-10-14 17:28:37
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残差结构Residual 初次接触残差结构是在ResNets的网络中，可以随着网络深度的增加，训练误差会越来越多（被称为网络退化）的问题，引入残差结构即使网络再深吗，训练的表现仍表现很好。它有助于解决梯度消失和梯度爆炸问题，让我们在训练更深网络的同时，又能保证良好的信息。 残差结构示意图
残差网络的设计思想 残差元的主要设计有两个，快捷连接和恒等映射，快捷连接使得残差变得可能，而恒等
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2023-12-14 12:07:31
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以前，我们在学统计学的时候，做方差分析的话，常常会用到 spss 这款软件。后来，在工作上，很多实验数据的分析，也还是会用到 spss，用它来分析比较实验数据之间有无显著差异。 对此，很多刚接触该软件的用户就问到如何用spss做方差分析。所以，本文来讲解用spss做方差分析的方法步骤，帮助大家分析结果的数据差异，从而提高实验的有效性。用spss做方差分析教程1. 首先
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2023-11-03 13:31:45
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采用形式：集体讨论，并到图书馆搜集相关资料，进行编程，运行。最后以论文的形式表现出来。1引言图论是应用数学的一个分支，它的概念和结果来源都非常广泛，最早起源于一些数学游戏的难题研究，如欧拉所解决的格尼斯堡七桥问题，以及在民间广泛流传的一些游戏的难题，如迷宫问题，博弈问题等。这些古老的难题，吸引了很多学者的注意。1847年，图论应用于分析电路网络，这是它最早应用于工程科学，以后随着科学的发展，图论在
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2024-08-13 12:36:28
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博弈论 目录什么是博弈论1 博弈即"Game" 2 计算机科学中的博弈问题◼ 博弈场景？◼ 博弈模型分类 ◼ 举例:3 智能体决策◼ 单智能体 → 多智能体单智能体 → 多智4 博弈表示方法 ◼ 正则型博弈 ◼ 特殊的正则型博弈5 博弈纯策略与混合策略
威佐夫问题大致上是这样的：有两堆石子，不妨先认为一堆有10，另一堆有15个，双方轮流取走一些石子，合法的取法有如下两种： 1)在一堆石子中取走任意多颗； 2)在两堆石子中取走相同多的任意颗； 约定取走最后一颗石子的人为赢家，求必败态(必胜策略)。 这个可以说是MR.Wythoff(Wythoff于1907年提出此游戏)一生全部的贡献吧，我在一篇日志里就说完有点残酷。这个问题好像被用作编程竞赛的题目
