这篇文章很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010 为什么数据处理之前要进行归一化???(这个一直不明白) 这个也很不错:https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/53792010#commentsedit 下面是复现一个例子: # -*- coding: utf-8 -*- #来源:https://blog.csdn.net/u013082989/articl

主成分分析(principal component analysis)是一种常见的数据降维方法,其目的是在“信息”损失较小的前提下,将高维的数据转换到低维,从而减小计算量. PCA的本质就是找一些投影方向,使得数据在这些投影方向上的方差最大,而且这些投影方向是相互正交的.这其实就是找新的正交基的过程,计算原始数据在这些正交基上投影的方差,方差越大,就说明在对应正交基上包含了更多的信息量.后面会证明,原始数据协方差矩阵的特征值越大,对应的方差越大,在对应的特征向量上投影的信息量就越大.反之,如果特

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

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,提供的信息量也越少, 在综合评价中所起到的作用也越小,其权重也就越小. 二.熵权法赋权步骤 1. 数据标准化

本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式: 一. 熵权法 二. 因子分析权数法(FAM) 三. 主成分分析权数法(PCA) 四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法,在进行赋权前,先导入数据(列:各维属性:行:各样本),并自行进行去空值.归一化等操作. import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame(pd.read_excel('路径')) 一. 熵权法 若某个指标的信息熵越大(即离散程度越大),表明指标提供的信息量

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离

一.主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)简介 在数据挖掘中经常会遇到多个变量的问题,而且在多数情况下,多个变量之间常常存在一定的相关性.例如,网站的"浏览量"和"访客数"往往具有较强的相关关系,而电商应用中的"下单数"和"成交数"也具有较强的相关关系.这里的相关关系可以直观理解为当浏览量较高(或较低)时,应该很大程度上认为访客数也较高(或较低).这个简单的例子中只有两个变量,当变量个数

概念 权重是一个相对的概念,针对某一指标而言.某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度.权重是要从若干评价指标中分出轻重来,一组评价指标体系相对应的权重组成了权重体系. 释义 等同于比重   数值权重 编辑 加权平均数 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+期中考成绩*0.3+期末考成绩*0.4. 设定方法 编辑 通常来说

前言 自然语言处理 ( Natural Language Processing, NLP) 是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,用于分析理解机器与人之间的交互,常用的领域有:实体识别.文本纠错.情感分析.文本分类.关键词提取.自动摘要提取等方面.本文将从分词.词频.词向量等基础领域开始讲解自然语言处理的原理,讲解 One-Hot.TF-IDF.PageRank 等算法及 LDA.LDiA.LSA 等语义分析的原理.介绍

C 语言占据榜首,但大数据类是最大赢家. IEEE Spectrum 的第三次"最受欢迎编程语言"交互式排行榜新鲜出炉.因为不可能顾及到每一个程序员的想法,Spectrum 使用多样化.可交互的的指标权重来评测每一种语言的现行使用情况. 数据记者 Nick Diakopoulos 从10个线上资源中选取了12个指标,这其中的每一个都能反映某一种编程语言在某一方面的受欢迎程度,加权这些指标就能得出一个排名. 何为"交互式"排名? 因为我们每个人都可能会看重不同的东西,

C语言占据榜首,但大数据类是最大赢家. IEEE Spectrum的第三次“最受欢迎编程语言”交互式排行榜新鲜出炉.因为不可能顾及到每一个程序员的想法,Spectrum使用多样化.可交互的的指标权重来评测每一种语言的现行使用情况. 数据记者Nick Diakopoulos从10个线上资源中选取了12个指标,这其中的每一个都能反映某一种编程语言在某一方面的受欢迎程度,加权这些指标就能得出一个排名. 何为“交互式”排名? 因为我们每个人都可能会看重不同的东西,比如大众最热衷在开源代码中使用什么语言?

TensorFlow 1.0 重大功能及改善 XLA(实验版):初始版本的XLA,针对TensorFlow图(graph)的专用编译器,面向CPU和GPU. TensorFlow Debugger(tfdbg):命令行界面和API. 添加了新的python 3 docker图像. 使pip包兼容pypi.TensorFlow现在可以通过 [pip install tensorflow] 命令安装. 更改了几个python API的调用方式,使其更类似 NumPy. 新的(实验版)Java API

数据分析的重难点,就这么来了,欢迎欢迎,热烈欢迎. 4. Dataset transformations 4.3. Preprocessing data 4.3.1. Standardization, or mean removal and variance scaling 4.3.1.1. Scaling features to a range 4.3.1.2. Scaling sparse data 4.3.1.3. Scaling data with outliers 4.3.1.4. C

什么是耦合协调度模型 耦合协调度模型用于分析事物的协调发展水平.耦合度指两个或两个以上系统之间的相互作用影响,实现协调发展的动态关联关系,可以反映系统之间的相互依赖相互制约程度.协调度指耦合相互作用关系中良性耦合程度的大小,它可体现出协调状况的好坏. 耦合协调度模型共涉及3个指标值的计算,分别是耦合度C值,协调指数T值,耦合协调度D值.并且最终结合耦合协调度D值和协调等级划分标准,最终得出各项的耦合协调程度. 操作步骤   案例:当前有计算出某城市2011~2016共6年的经济效益和社会效益数据

Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

首先上源码: https://github.com/bingghost/SimpleTetris 一.概要 使用了2种AI算法: 一种是经典的Pierre Dellacherie算法 一种基于基于深度搜索的算法: 由于时间因,只测试了一次Pierre Dellacherie算法 消行数13W+ 第2种算法没有花时间去测试,理论上消行数应该比较可观 下面简单介绍2种AI算法实现思路 二.Pierre Dellacherie算法:(只考虑当前方块)  Pierre Dellacherie官网: ht

数据分析基础概念:标准计分: 1.无论作为变量的满分为几分,其标准计分的平均数势必为0,而其标准差势必为1.2.无论作为变量的单位是什么,其标准计分的平均数势必为0,而其标准差势必为1.公式为: 离差:离差就是应用标准计分所得的数值.1.无论作为变量的满分为几分,其离差的平均数势必为50,而其标准差势必为10.2.无论作为变量的单位是什么,其标准计分的平均数势必为50,而其标准差势必为10.公式为:离差=标准计分*10+50建立数据分析环境: * FROM FactSanguo11 ORDER

排序结果 序号 组名 组长 项目简称 1 飞天小女警 沈柏杉 选礼物 1 奋斗吧兄弟 黄兴 食物链 3 天天向上 王森 连连看 4 金洲勇士 尹良亮 考试 5 新蜂 武志远 俄罗斯 6 nice! 李权 约跑 各组及教师给出的排序细节 序号 组名 组长 项目简称 匿名1组 匿名3组 匿名4组 匿名5组 匿名6组 匿名7组 匿名8组 合计 方差 1 飞天小女警 沈柏杉 选礼物 5 6 1 2 1 3 2 2.50 3.81 1 奋斗吧兄弟 黄兴 食物链 4 5 2 1 3 4 1 2.50 2.4

一.第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain).  KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量. KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数. 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示数据的理论分布,模型分布,或P的近似分布. 根据shannon的信息论,给定

真正好的网站优化不应该针对哪一个搜索引擎,而应该关注用户的需求.搜索引擎把这这用户指标权重提升,实际上也是希望把更多的精力集中在用户体验的提升上面.那么,这些用户指标应该怎样提升呢?方法多种多样,下面分享一种最容易做到的优化思路. 这个思路是围绕网站形象展开的.一个好的网站形象往往可以让用户多停留一会,多点开几个页面.但是,这里要提的不单只是网站外观好看的问题,还需要做更多的形象改进,主要从以下几个方面入手. 1.第一屏要狠抓眼球 一般网站都不能一屏就展示完,而且一屏就展示完的网站给人过于单薄的

案例描述 信息系统是否真正减轻业务人员的日常工作量提高工作效率?如何从提供“被动”服务转变为根据客户感知提供“主动”服务,真正实现电网企业对信息系统服务的有效管理?如何构建一套适合企业的信息系统客户服务感知模型,通过模型准确定位信息系统客户服务过程中存在的问题,并通过建立信息系统客户服务管控体系,不断完善和优化运维服务,提高客户服务水平,提升信息系统客户服务满意度?已成为企业有效促进信息化工作水平提高的重要工作. 案例分析 信息系统客户服务感知是指客户对信息系统的体验和感受,反映当前信息系统的质