arcgis出了10后，python代替vb成为官方脚本语言，python中的gis库也是有很多，但因为本人最先接触的是arcgis所以就直接学习他自带的库arcpy了，主要以空间权重矩阵作为一个契机顺便学习arcpy。代码及数据资料：https://github.com/shikanon/WeightDistance因为还是不太习惯arcpy中的表操作，所以借助了pandas进行表操作，构建一
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2023-11-08 16:57:57
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这里用python语言来计算判断矩阵的权重，网上大部分是matlab语言，里面也包含一致性检验的函数，具体各函数使用方法详见代码注释的部分import numpy as np
a=np.array([[1, 1 / 4, 2, 1 / 3], [4, 1, 8, 2], [1 / 2, 1 / 8, 1, 1 / 5], [3, 1 / 2, 5, 1]])
#一致性检验判断矩阵函数，传入矩阵，
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2023-11-16 20:43:51
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python的scikit-learn包下有计算tf-idf的api，研究了下做个笔记1 安装scikit-learn包sudo pip install scikit-learn 2 中文分词採用的jieba分词，安装jieba分词包 sudo pip install jieba 3 关于jieba分词的使用很easy，參考这里，关键的语句就是(
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2024-06-11 00:33:08
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# 使用Python计算因子权重的指南
## 一、项目流程概述
在进行因子权重计算前，我们需要明确整个项目的流程。以下是一个简单的步骤表格，帮助你了解各个步骤及其内容：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 准备工作，包括库的导入 |
| 2 | 收集数据
（通过MATLAB实现）1.线性加权法 线性加权法的适用条件是各评价指标之间相互独立， 这样就可以利用多元线性回归方法来得到各指标对应的系数。 举个例子：所评价的对象是股票， 已知一些股票的各个指标以及这些股票的
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2023-08-08 10:23:53
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声明：本文只是个人按照原理对熵权法的实现，结果与手动计算的结果一样。如果有疑问，请多参考一些其他的资料。熵权法赋权是一种客观赋权方法， 在一些评价中， 通过对熵的计算确定权重， 就是根据各项评价指标值的差异程度， 确定各评价指标的权重。详细介绍及计算公式可参考文献[1]。主要步骤包括（1）原始数据矩阵进行标准化（2）定义熵（3）定义熵权。具体步骤也可参考javascript:void(0)。这里不
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2023-06-20 21:49:49
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文章目录算法来源早期搜索引擎采用分类目录的方法，通过人工进行网页分类，并整理出高质量的网页。后来，随着网页的增多，人工分类已经不现实，此时期搜索引擎采用文本检索的方法，即计算用户检索的关键词与网页内容的相关度，返回所有结果，但关键词并不能反映网页的质量，搜索效果不好。斯坦福大学的两位研究生佩奇 (Larry Page)和布林 (Sergey Brin) 借鉴了学术论文排序的方法，即论文被引用次数，
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2024-05-10 16:54:32
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一、熵权法介绍熵最先由申农引入信息论，目前已经在工程技术、社会经济等领域得到了非常广泛的应用。熵权法的基本思路是根据各个特征和它对应的值的变异性的大小来确定客观权重。一般来说，若某个特征的信息熵越小，表明该特征的值得变异(对整体的影响)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，某个特征的信息熵越大，表明指标值得变异(对整体的影响)程度越小，提供的信息量也越
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2023-09-11 19:33:09
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在数据分析过程中，某一分析结果可能不能通过数据直观的看出，而是需要把多个指标综合在一起进行评价从而得到最终结果。综合评价分析过程中，经常遇到的问题就是各个指标如何确定在总评分中所占比例，也就是权重。确定权重的方法有多种，这篇博文介绍比较简单的方法——目标优化矩阵表。（本篇博文参考《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》）什么是目标优化矩阵表？目标优化矩阵的工作原理就是把人脑的模糊思维，简化为计算机的1/
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2023-10-19 23:12:06
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# Python 词权重计算入门指南
在文本分析和自然语言处理（NLP）领域，词权重计算是个非常重要的环节，常用来评估单词在文本中的重要性。这里，我们将教会你如何用 Python 实现词权重计算的基本方法，具体流程如下：
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现词权重计算：
| 步骤 | 描述 |
| --------- | -----
原创
2024-10-01 10:18:16
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# Python 特征权重计算教程
## 1. 介绍
在机器学习领域，特征权重计算是非常重要的一部分。它能够帮助我们了解不同特征对于模型的影响程度，从而优化我们的模型选择和特征工程。本教程将带你学习如何使用 Python 来计算特征的权重。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入数据)
B --> C(数据预处理)
原创
2024-03-24 05:57:15
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数据分析必知必会 | 层次分析法：如何解决具有难于定量描述目标的决策问题？ 我们常常需要对不同的方案进行选择，最简明的当然是希望将各个方案量化评分，
理论上，对于任何一项问题，我们都能够抽象出其中的潜在数学逻辑，通过拟合甚至机器学习的方式实现量化建模；
但是，实际工作中，我们要多方面权衡，数据建模对于目标值难以定量描述的问题来说常常是一个费力不讨好的选择。
面对这
(1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict ③y_predict = x * w + b (这里的权重
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2023-10-29 16:37:19
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本文讨论如何计算词（有时候称特征向量）权重和向量空间模型及其应用。本文的“文档”是指查询对象，它们可以使一条条单独的记录或者是一本书的各章，还可以是一个网页，或者xml文件等。1 归一化 在讨论词权重和向量空间模型前需要先了解下归一化的概念。归一化（normailization）方法有两种形式。第一种形式是把数变为（0，1）之间的小数,方便计算。第二种是把有量纲（量纲是指单位）表达式变为无量纲表
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2024-05-14 10:31:26
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CSS有自己的优先级计算公式，而不仅仅是行间>内部>外部样式ID>class>元素一、样式类型1、行间我是行间CSS样式。2、内联h1{font-size:20px;
color:#123;
}3、外部二、选择器类型ID #idclass .class标签 p通用 *属性 [type="text"]伪类 ：hover伪元素 ::first-line子选择器、相
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2024-02-23 10:17:17
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# Python熵值法计算权重
## 简介
在实际的数据分析和决策过程中，常常需要根据多个指标的重要性确定权重，进而进行加权计算。熵值法是一种常用的计算权重的方法，它基于信息熵的概念，能够客观地评估指标的重要程度。本文将详细介绍如何使用Python实现熵值法来计算权重。
## 流程
下面是使用熵值法计算权重的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准
原创
2023-11-13 04:57:59
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概要多因子量化策略是一种基于股票市场因子进行量化分析的投资策略。该策略基于多个因子模型并结合市场数据，通过计算每支股票的综合得分并以此为基础进行股票的选取和权重分配。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写多因子量化策略。数据收集在多因子量化策略中，需要收集和分析多个关键因素的市场数据。我们需要收集和整理相关数据，包括股票价格数据、财务报表数据、市场数据等。可以利用Python
# Python计算判断矩阵的权重
在多属性决策问题中，通常需要计算判断矩阵的权重，以便根据不同的标准来进行决策。本文将引导你如何使用Python来计算判断矩阵的权重，特别是利用特征值法来实现这一过程。
## 一、整体流程
在进行Python编程之前，我们首先明确整件事情的流程。下表列出了具体的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|--
前言在前面我们已经大概看到过ELF文件的整体布局情况，本文将更详细地对ELF的文件结构进行阐述。一个典型的ELF文件结构如下图所示：ELF文件头：出现在ELF文件的开头，描述了整个文件的基本属性，包括ELF文件类型、运行平台以及其它头部表的属性信息等等；程序头部表：对于可加载文件是必须的，对于可重定位文件是可选的；节区头部表：对于可重定位文件是必须的，对于可加载文件是可选的；节区或段：存储可装载的
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2024-06-10 00:33:02
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# 信息增益与权重计算的科普
在数据科学和机器学习领域，信息增益是一种用于量化特征的重要性和有效性的方法。在决策树算法中，信息增益是用来选择特征的重要指标。通过计算信息增益，我们可以选择对于分类或回归任务最具预测能力的特征。本文将介绍如何使用 Python 计算信息增益，并展示如何为特征分配权重。
## 1. 什么是信息增益？
信息增益（Information Gain）是衡量一个特征对信息
