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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概念常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序
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2024-05-10 16:12:31
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目录前言1. 熵值法定义2. 熵值法公式二、熵值法代码实现三、CRITIC法理论1. CRITIC法定义2. CRITIC法公式2.1 指标正向化及标准化2.2 计算信息承载量2.3 计算权重和评分四、CRITIC法代码实现五、二者对比总结前言当需要求少量影响因素的权重时，不需要再用复杂的神经网络进行计算，只需要一些最基本的方法。具体分析见如下链接：综合评价指标权重方法汇总 - 知乎 (
TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份 文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索 引擎应用，作为文件与用户查询之
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2024-03-25 08:25:46
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boosting方法有许多不同的变形。其中最流行的一种就是AdaBoost方法，这个名称是“adaptive boosting”的缩写。这个方法允许设计者不断地加入新的“弱分类器”，直到达到某个预定的足够小的误差率【便于通过扩展来提高分类效果】。在AdaBoost方法中，每一个训练样本都被赋予一个权重，表明它被某个分类分类器选入训练集的概率。如果某个样本点已经被准确分类，那么在构造下一个训练集中，
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2024-04-22 22:26:20
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本例来自mining social webfrom math importe): doc = doc.lower().split()
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2023-07-10 20:48:24
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、在信息爆炸的今天，我们不可能阅读所有的新闻，那么如果我们使用机器学习，特别是tf-idf算法，如何从所有网络上的文本中获得最重要的信息呢？这篇文章是使用已知的tf-idf算法从网上获取关键信息的一个案例。目的是鼓励你利用它，并将其纳入一些市场投资策略或任何其他用途。TF-IDFTF-IDF这个词来自于“术语频率--逆向文档频率”。这项技术的目标是计算一个词在一个文件中出现的次数。第一部分，也就是
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2024-01-26 07:36:02
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之前用爬虫爬了三个源，共爬取了30w左右的博客，爬虫项目：itmap_spiders。接着对这些文本进行分析，要求是找出每篇文章的关键词。我对TF*IDF算法有一些了解，就选择了它。项目：itmap_data_analysis。业务架构由于数据量有点大，所以使用消息队列进行拆分，拆分标准是按照步骤来。具体的步骤如下图所示。技术栈：使用pika来与RabbitMQ连接。 使用click来编写命令行
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2024-06-18 20:58:57
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概念：词频（Term Frequency）：指的是某一指定的词在该文档中出现的次数。 逆文档频率（Inverse DocumentFrequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比。TF-IDF：衡量某个词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。计算公式：TF=该词在文档中出现的频率。IDF=log(文档总数/包含该词的文档数+1）TF-IDF=TF*IDF
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2024-01-16 15:50:51
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利用python 计算文档的tfidf，步骤大概如下：读入文档，对文档进行分词，每一段为一个字符串，分词用空格隔开，读入文档是一个长度为该文档段数的列表。利用vectorizer生成词频矩阵X ， 再利用tfidftransformer 生成tfidf矩阵。代码如下：import jieba
import numpy as np
from sklearn import feature_extrac
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2023-10-18 22:07:50
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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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1.含义在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency,简写为TF)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)，它与一个词的常见程度成负相关。 注：
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2024-01-11 08:19:22
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# 理解和实现TF-IDF算法
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用算法，通常用于计算文本相似度。下面我将为你详细讲解如何在Python中实现这个算法。
### 处理流程
为了帮助你理解，我们将把整个流程分成几个步骤。下表展示了实现TF-IDF的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-01 05:38:18
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Python3入门（八）Python3 OS文件/目录方法os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。常用的方法如下表所示：序号方法及描述1os.access(path, mode) 检验权限模式2os.chdir(path) 改变当前工作目录3os.chflags(path, flags) 设置路径的标记为数字标记。4os.chmod(path, mode) 更改权限5os.chown(p
# Python求TFIDF：文本挖掘中的权重计算方法
在自然语言处理和文本挖掘领域，TFIDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的权重计算方法，用于评估一个词对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要性。TFIDF值随着词语在文档中出现的频率成正比增加，但同时会随着词语在语料库中出现的频率成反比下降。这意味着，TFIDF倾向于
原创
2024-07-20 12:00:28
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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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最近自己实现了一下tfidf，发现实现起来细节跟tfidf的公式还是不大一样，我这里把我的实现过程
原创
2022-08-12 07:20:09
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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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# -*- coding: utf-8 -*-#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------__Author__ = 'assasin'__DateTime__ = '2020/1/4 19:23'#---
原创
2022-11-25 12:08:06
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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
