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

//觉得很典型的案例,就转载过来了.很多时候phpmyadmin都需要路劲才能写shell.否则拿到了myadmin也是无奈. 查看mysql版本 select version(); 版本是5.1 大家都知道mysql udf提权  5.0以下的要导出到c:\windows\或者c:\windows\system32目录下 而5.1必须要导出到mysql安装目录下的lib\plugin目录下  我们怎么知道Mysql安装目录呢? 执行 select @@basedir: 得出mysql安装路径C

题目链接:http://poj.org/problem?id=1258 解题报告: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <memory.h> using namespace std; #define N 10005 #define inf 100010 int a[N][N],ans; bool vis[N]; int dis[N],n; bool Prim(

快速排序:通过一趟排序,将数据分为两部分,其中一部分中的所有数据比另外一部分的所有数据要小,然后按照此方法,分别对这两部分进行排序,达到最终的排序结果. 每趟排序选取基准元素,比该基准元素大的数据放在一边,比该基准元素小的数据放在另一边,这种处理方式称为分治法. 数据的移动是基准元素中比较重要的点,有两种方式实现,挖坑填数法和指针交换法. 挖坑填数法 (下图中单词有两处拼写错误,pviot和pvoit应该为pivot) 如下为代码实现 import java.util.Arrays; publi

牛顿法(Newton’s method)又称为牛顿-拉弗森法(Newton-Raphson method),是一种近似求解实数方程式的方法.(注:Joseph Raphson在1690年出版的<一般方程分析>中提出了后来被称为“牛顿-拉弗森法”的数学方法,牛顿于1671年写成的著作<流数法>中亦包括了这个方法,但该书在1736年才出版.) 之前的一篇博客中提到的二分法可以求解方根(用二分法定义平方根函数),而使用牛顿迭代法可以更快地解出方根.现在,人们使用的计算器里面大多数都是运用

分析人:BUPT_LX 研究目的 用某些算法对2014年12月份的16家国内A股上市的商业银行当中11项財务数据(资产总计.负债合计.股本.营业收入.流通股A.少数股东权益.净利润.经营活动的现金流量净额.投资活动的现金流量净额.筹资活动的现金流量净额.汇率变动对现金的影响)提取分析,得出股票价格的財务影响原因.更加清楚地指导银行股价与財务数据指标之间的联系. 研究方法 主要有描写叙述性分析.因子分析.回归法 方法概述: 1. 先对上述的財务数据进行提取.然后用常规的描写叙述方法(平均.最大.最

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

1475 m进制转十进制  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 白银 Silver 题解  查看运行结果   题目描述 Description 将m进制数n转化成一个十进制数 m<=16 题目保证转换后的十进制数<=100 输入描述 Input Description 共一行 n和m 输出描述 Output Description 共一个数 表示m进制的n化成十进制的数 样例输入 Sample Input 1010 2 样例输出 Sample Output 1

注: 较为简便的方法是用 整型(int)或浮点型(long.double 注意:该类型不一定能够准确存储数据) 来存放待转换的数值,可直接取余得到每一位数值 较为稳定的方法是用 字符数组储存待转换的数值,这将能够完整存储数据,但是也相对于代码较长 进制转换只需要两步: R -> 十  或者  十 -> R  (R表示除十进制的任意进制,10表示十进制) 以下是较为完整的全部代码,若是实现如何转换的,主看: void Ten_Other(char[],int,int,char[],int&

7.时间序列绘图 pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好. #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import datetime as dt from pandas import Series,DataFrame from datetime import datetime from dateutil.parse

[译前注:有读者问ELO等级分体系的说明.观网上好象没发现单篇文章就说得通俗清晰的,只好把找到几篇文章拿在一起合译互相补充.其间发现具体说法稍有差异,但总的来说概念一致.FIDE已经专门制定计算表了,到时有需要的照套表来算就行了,而且正式等级分表由FIDE统一发布.了解这些基础概念和函数计算是增进理解.] ELO等级分体系 主要概念 ELO等级分体系是根据它的推广者埃洛(elo)教授名字命名的,它是一种以数值表示的体系,将等级差别转化为分数或取胜概率,反之亦然.当今多数竞技项目的等级分体系都是建

/*===================================== 1475 m进制转十进制 题目描述 Description 将m进制数n转化成一个十进制数 m<=16 题目保证转换后的十进制数<=100 输入描述 Input Description 共一行 n和m 输出描述 Output Description 共一个数 表示m进制的n化成十进制的数 样例输入 Sample Input 1010 2 样例输出 Sample Output 10 数据范围及提示 Data Size

2014-02-06 Created By BaoXinjian

降维的两种方式: (1)特征选择(feature selection),通过变量选择来缩减维数. (2)特征提取(feature extraction),通过线性或非线性变换(投影)来生成缩减集(复合变量). 主成分分析(PCA):降维. 将多个变量通过线性变换(线性相加)以选出较少个数重要变量. 力求信息损失最少的原则. 主成分:就是线性系数,即投影方向. 通常情况下,变量之间是有一定的相关关系的,即信息有一定的重叠.将重复的变量删除. 基本思想:将坐标轴中心移到数据的中心,然后旋转坐标轴,使

[题目描述] lqp在为出题而烦恼,他完全没有头绪,好烦啊… 他首先想到了整数拆分.整数拆分是个很有趣的问题.给你一个正整数N,对于N的一个整数拆分就是满足任意m>0,a1 ,a2 ,a3…am>0,且a1+a2+a3+…+am=N的一个有序集合.通过长时间的研究我们发现了计算对于N的整数拆分的总数有一个很简单的递推式,但是因为这个递推式实在太简单了,如果出这样的题目,大家会对比赛毫无兴趣的. 然后lqp又想到了斐波那契数.定义F0=0,F1=1,Fn=Fn-1+Fn-2 (n>1),F

时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗.认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延:他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料. ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记A

靠着暴力+直觉搞出递推式 f(n) = ∑F(i)f(n-i) (1≤i≤n) (直接想大概也不会很复杂吧...). f(0)=0 感受一下这个递推式...因为和斐波那契有关..我们算一下f(n)+f(n+1)... f(n)+f(n+1) = F(1)f(n-1)+F(2)f(n-2)+…+F(n)f(0) + F(1)f(n)+F(2)f(n-1)+…+F(n+1)f(0) = (F(0)+F(1))f(n)+(F(1)+F(2))f(n-1)+……+(F(n)+F(n+1))f(0) =

DOS是一种用户单任务磁盘操作系统.在DOS中,我们可以通过DOS命令来管理设备和文件,如打印文件.删除文件,复制文件,创建新的文件夹和文档并编写内容等功能同时也是JAVA编程基础的一个入门.进入DOS由窗口键+R键然后输入cmd就进入DOS常用的DOS命令有:dir:查看当前目录:md 目录名(文件夹名):创建文件夹;cd 文件夹:进入文件夹;copy con 文档名.txt:创建文档;type 文档名:查看文档内容:rd 文件名:删除文件夹(只能删除空的文件夹);del 文档名:删除文档:c

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思