（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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主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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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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什么是权重（layout_weight）？
通俗地讲，权重（layout_weight）就是对线性布局指定方向（水平或垂直）上剩余空间分配的一个规则。
● 案例分析：
为了便于大家更好地理解权重（layout_weight），接下来，我通过几个案例来分析如何使用权重（layout_weight）对线性布局中水平方向的剩余空间进行分配。
注：以下案例中的测试手机分辨率为4
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2023-09-13 21:54:39
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剩余空间（注意，所谓剩余空间，参看下面的示例）。权重值是一个整数，各个子元素根据权重值按比例分配父元素的剩余空间。默认的权重值为0，表示子元素仅占用适合于该子元素内容的空间。 LinearLayout.weight表示元素额外空间的大小。如果无需拉伸，设置为0。a、b、c，宽度分别为Sa、Sb、Sc，layout_weight分别为Wa、Wb、Wc；总宽度为S。
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2023-09-11 21:50:48
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首先要明白权重分配的是那些空间？权重是按照比例分配屏幕的剩余空间 对这句话不理解的可以看下图假如我们希望剩余的空间平分给空间1 和空间2 ，我们分别在2个控件的设置android:layout_weight="1" 上面算是对权重的分析，具体用法如下先看一段代码吧<span style="font-size:32px;"><LinearLayout xmlns
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2023-07-23 22:14:59
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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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之前android的学习或者是工作中一直不是太懂权重的含义，可能只是学习时似懂非懂的一句口诀当android:layout_width="match_parent时，layout_weight的值越小，他的权重越大，优先级越高。但是这是为什么呢？这里我来总结一下：一，和layout_width有关系时：1，当android:layout_width="wrap_content"时，layout_w
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2023-08-29 14:42:46
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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指标变异性的大小来确定客观权重。
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2023-10-12 18:23:14
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自然语言处理非常重要的两个模型。 当我们在读一句话的时候，首先大脑会记住重要的词汇，把这中方式放入到自然语言处理任务当中，就根据人脑处理信息的方式，提出Attention机制。Attention机制的计算过程 注意力机制模型（Attention）： &
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2024-03-29 12:16:40
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权重解释评价过程中的权重 权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价。 举例 如：学生期末总评是对学生平时成绩，期中考成绩，期末考成绩的综合评价，但是这三个成绩所占期末总评的成绩的比重不一样。若平时成绩占30%，期中考成绩占30%，期末考成绩占40%，那么期末总评=平时成绩*0.3+期中
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2023-09-05 22:25:19
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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
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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文章目录dgl源码阅读笔记（2）——GCN前言一、GCN简单回顾二、走进DGL代码1. class GCN2. class GraphConv三、开始执行训练train.py1. 主函数启动2. 在主函数调用main()总结 前言博客内容为个人阅读dgl代码笔记，仅供个人使用，还有许多不足需要发现改正。一、GCN简单回顾GCN源自2017年的论文 SEMI-SUPERVISED CLASSIFI
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2024-05-12 17:58:21
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一、引言自适应滤波器在通信、信号处理和控制领域具有广泛的应用。其中，最小均方误差（Least Mean Square, LMS）算法是一种经典的自适应滤波算法，具有实现简单、收敛速度较快的优点。本文将详细介绍LMS算法的原理，并基于MATLAB进行仿真实现。二、LMS算法原理LMS算法的基本原理是通过不断调整滤波器权重，使得输出误差的均方值最小。具体步骤如下：初始化滤波器权重向量w。对于每一个输入
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2024-04-07 14:43:48
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css优先级计算规则 一共3个知识点1. 选择器的权重顺序2. 复杂的特殊值计算方法和注意事项2.2权重和特殊性的注意事项2.3伪类的注意事项3. 选择标签的特殊方法 首先了解下什么是特殊性？ css继承是从一个元素向其后代元素传递属性值所采用的机制。确定应当向一个元素应用哪些值时，浏览器不仅要考虑继承，还要考虑声明的特殊性，另外需要考虑声明本身的来源。这个过程就称为层叠。——《css权威指南》上
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2024-03-18 09:57:09
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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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根据各个指标获得综合指标时，由于各个指标对综合指标的贡献度不同，相应权重也应不同，对综合指标贡献大的指标更重要，应该分配更大的权重。如何确定各个指标的权重，这里介绍两种方法：熵值法和pca确定权重。也可用于特征工程中确定特征权重。一、熵值法1、熵的概念 信息论中，熵是对随机变量不确定性的度量。熵值越小，无序程度越小，不确定性越小，信息量越大；熵值越大，无序程度越大，不确定性越大，信息量越
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2023-12-03 12:56:03
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