PageRank算法原理介绍 PageRank算法是google的网页排序算法，在《The Top Ten Algorithms in Data Mining》一书中第6章有介绍。大致原理是用户搜索出的多个网页需要按照一定的重要程度（即后面讲的权重）排序，每个网页的权重由所有链接到它的其他网页的权重的加权和，加权系数为每个网页链出的网页数的倒数，也就是说每个网页的权重会平均分配到其链向的所有网页
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2024-01-04 07:09:40
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前言python语言中的groupby技术，是一种“拆分-应用-合并”的范式。所谓范式，它具有复用能力，可以应用到不同的符合的应用场景。pandas有两种数据结构，分别是Series和DataFrame。我们可以简单理解Series是一个没有列名的一组值，DataFrame是几个带有列表的列的组合。如果首次接触，可以多想想平时接触到的各种excel和csv等格式的数据文件，然后结合着
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2023-09-25 05:57:26
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刚开始学习CS229，Part I中关于线性回归讲解非常细致，相当基础的内容，感觉还挺容易实现的，就尝试用python实现，经过一番尝试，最后能逼近样本并且画出图，效果如下：图是通过python的一个图形库matplotlib画的，这个库旨在用python实现matlab的画图功能(或者还有计算功能，不过计算功能主要是numpy这个库来做的)先说算法(其实也没什么好说的，自己备忘)使用线性的预估函
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2023-11-11 23:09:05
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random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于
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2023-06-16 16:26:26
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1、窗口计算Pandas 窗口函数，为了处理数字数据，Pandas 提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适合的统计函数，如求和、中位数、均值、协方差、方差、相关性等。rolling(10) 与 groupby 很像，但并没有进行分组，而是创建了一个按移动 10（天）位的滑动窗口对象。我们再对
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2023-08-19 16:35:21
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NumPy常用函数(2)成交量加权平均价格(VWAP):vwap是经济学上的一个重要量，代表了金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大 示例：import numpy as np
c,v = np.loadtxt("000875.csv",delimiter=',',usecols=(3,5),unpack=True)
vwap = np.average(c,weight
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2023-08-11 17:46:28
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Opencv——线性混合操作(addWeighted函数应用)Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，线性混合操作1）线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下：g(x) = (1-a)fa(x) + af3(x)。通过在范围0到1之间改变alpha值来对两幅图像（f0(x)和f1(x)）或两段视频（同样为f0(x)和f1(x)）产生时间上的画面叠
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2024-08-15 19:27:53
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评测指标是衡量推荐系统优劣的数据支持，目前应用广泛的有：点击率、转化率、精准率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等等。不同的指标衡量的标准和目的是不一样的...今天就来介绍一下覆盖率和多样性是如何计算和应用的。覆盖率如何评价推荐系统的优劣，可以通过推荐的内容覆盖率来衡量。当然它并不是唯一的准则....覆盖率顾名思义就是推荐商品占整个推荐池的比例，它描述了一个推荐系统对长尾商品的挖掘能力（推荐池即你想
基于python的非加权分组平均法构造简单系统发生树（DNA）能实现什么一、实现步骤1.算法思想描述2.代码实现过程二、实验结果总结1.实验中遇到的问题及困难2.还能改进的地方 能实现什么1.完成用户自定义输入DNA序列个数及序列中碱基排列 2.根据用户输入的序列构造系统发生树，该树结构存储于列表中 3.使用matplotlib将树结构可视化一、实现步骤1.算法思想描述找出所有序列中距离（这里的
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2024-06-25 22:42:57
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简介使用Numpy、Pandas、自编三种方法计算：平均值、截尾均值、加权平均值、中位数、众数、中列数、极差、四分位数、方差、标准差实现方法定义三个类（Numpy_funtion、Pandas_funtion、My_funtion），类中编写数据基本统计方法。方法名与功能如下表名称功能输入mean计算均值( 数据列表 )tmean计算截尾均值( 数据列表 )weight_mean计算加权平均数(
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2023-10-09 00:22:26
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文章目录6.6 特征降维学习目标1 降维1.1 定义1.2 降维的两种方式2 特征选择2.1 定义2.2 方法2.3 低方差特征过滤2.3.1 API2.3.2 数据计算2.4 **相关系数**2.4.1 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)2.4.2 斯皮尔曼相关系数(Rank IC)3 主成分分析3.1 什么是主成分分析(PCA)3.2 API3.
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2024-05-10 10:11:06
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Intro to NumPy1在上一篇推文中我们讲过，NumPy是Python中的一个科学计算库，也可以说是一个功能强大的软件包。主要是因为NumPy可以对各种数学函数进行计算，比如它可以轻松执行线性代数的计算等。(以下我们用“np”表示NumPy) 最简单来说，我们可以使用NumPy去计算我们投资组合(portfolio)中的平均回报(mean return)。那么假设我们有个list
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2023-10-26 22:13:28
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目录一、按索引排序二、按值排序三、排序与排名四、基本统计方法 1.基础方法2.分位数 3.平方绝对误差+方差+标准差+累加和 五、处理缺失值六、补全缺失值一、按索引排序这里我们发现我们原来的数据中，我们的年份索引是从大到小排序的，使用了我们的sort_index之后，我们的索引变成了从小到大排序data=pd.read_csv('gdp1.csv',index_col
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2023-11-07 08:28:26
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接下来我们介绍一种由 Entropy Increaser (Baitian Li) 等人发明的一种针对多项式和形式幂级数的线性求和算法。这个算法推导简单，并且它统一了很多关于多项式的求和的问题中 ad hoc 的推导，是一个值得一学的新技术。算法. 设 \(F(x)\) 是一个微分有限 (D-Finite) 的函数。令 \(G(x)\) 为一个生成函数，\((a_i)\) 为一个未知数列。设对每个
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2024-01-19 23:18:49
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# Python加权成绩计算
在教育领域，计算学生的加权成绩是评估他们学业表现的重要方法。加权成绩考虑了不同课程的重要性或难度，通常根据课程的学分来计算。本文将介绍如何使用Python来计算加权成绩，并给出相关代码示例和可视化甘特图。
## 什么是加权成绩？
加权成绩是每门课程的成绩乘以该课程的权重（通常是学分），然后将所有课程的结果相加，最后再除以总的学分数。这可以用以下公式表示：
\[
# 使用Python实现加权广义线性模型（GLM）
加权广义线性模型（GLM）是一种用于回归分析的统计模型。它将线性模型与广义线性模型结合，允许对不同观察值施加不同的权重。在本教程中，我将引导你逐步实现加权GLM，使用Python及其相关库。
## 流程概述
下面是实现加权GLM的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
一、 加权平均法
概念：加权平均法亦称全月一次加权平均法，是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数，去除当月全部进货成本加上月初存货成本，计算出存货的加权平均单位成本，以此为基础计算当月发出存货的成本和期末存货的成本的一种方法。
加权平均法计算公式：
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月
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2023-10-03 15:53:25
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm所谓图像加权和，就是在计算两幅图像的像素值之和时，将每幅图像的权重考虑进来，可以用公式表示为： dst=saturate（src1×α+src2×β+γ） 式中，saturate()表示取饱和值（最大值）。图像进行加权和计算时，要求src1和src2必须大小、类型相同，但是对具体是什么类型和
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2023-11-24 05:31:19
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接上篇5.局部加权线性回归局部加权线性回归（LWLR），在该算法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重，在这个自己上基于最小均方差进行普通的回归，每次预测均需要先选取出对应数据子集。该算法接触回归系数w的形式如下：
普通线性回归：
加权(weight)线性回归：，w是一个矩阵，用来给每个数据点赋予权重。
LWLR使用“核”对附近的点赋予更高的权重。核的类型可以自由选择，最常用的就是高斯核，其
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2023-10-10 14:56:39
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# 加权求和与Python编程
在数据科学和统计分析中，加权求和是一个非常重要的概念。它将不同的权重应用于数据点，从而在某种程度上反映它们的相对重要性。在本文中，我们将探讨如何使用Python来实现加权求和，并通过示例展示如何可视化结果。最后，我们还将展示一个简单的饼状图。
## 什么是加权求和？
加权求和是将多个数值与它们各自的权重相乘，然后将所得的乘积累加，从而得到一个总值的过程。公式如
