_{i = 1}^n | A_i | - \sum_{i cap A_j | + \sum_{i cap A_j \cap A_k | - \cdots...+ ( -1 )^{n - 1} | A_1 \cap A_2 \cap \cdots \cap An | 解析 : n 个集合进行并运算后 , 元素个数 , 通常使用 容斥原理 进行计算 ; \sum..._{i = 1}^n | A_i | : 将每个集合中的 元素个数 相加 , 该值大于 总元素数 , 需要进行修正 ; ( 系数值 (-1)^0 ) \sum_{i cap...A_j | : 减去两两相交的元素个数 , 该值又小于 总元素数 , 继续进行修正 ; ( 系数值 (-1)^1 ) \sum_{i cap A_j \cap A_k...(-1)^3 ) \vdots ( -1 )^{n - 1} | A_1 \cap A_2 \cap \cdots \cap An | : 加上 ( -1 )^{n - 1} 乘以 n-1
类似的指标还有信息增益 、增益率和基尼系数等 2）IV的计算依赖于WOE WOE（Weight of Evidence） 1）要对一个变量进行WOE编码，需要把这个变量进行分组处理（离散化 / 分箱...所以，WOE表示的实际上是“当前分组中响应客户占所有响应客户的比例”和”当前分组中没有响应的客户占所有没响应的客户的比例“的差异 IV的计算 IV_i=(py_i-pn_i)*WOE_iIV = \...sum_{i}^{n}IV_i 其中，n为变量分组的个数。...为什么使用IV而不是直接用WOE 1.IV和WOE的差别在于IV在WOE基础上乘以（$py_i-pn_i$）- $pyn$ ,乘以了这个$pyn$变量保证了每个分组的结果都是非负数。...2.乘以$pyn$后，体现出了变量当前分组中个体的数量占整体个体数量的比例，对变量预测能力的影响。 IV的极端情况处理 1.合理分组 2.0 —> 1
工控技术分享平台 1、引言： 在工业自动化领域中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制算法，它通过调节输出信号，使被控对象的实际值尽可能接近设定值。...Kp : Real := 1.0;比例系数，用于调节比例控制的增益。 Ki : Real := 1.0;积分系数，用于调节积分控制的增益。...E_sum := E_sum + Error * dt;计算误差累加值，将当前的误差乘以时间间隔 dt，然后加到累加变量 E_sum 中。...Output := Kp * Error + Ki * E_sum + Kd * (Error - E_last) / dt;计算控制量，根据比例、积分和微分控制的增益以及相应的误差和累加值，计算出最终的控制量...通过合理调整参数和修改代码，可以满足不同场景下的控制需求，提高系统的稳定性和效率。尽管 PID 控制器在工业自动化中得到广泛应用，但仍有许多改进和拓展的空间，值得进一步研究和探索。
调整方式是胶囊在发送输出前，先将输出乘以这个权重，然后发送给与结果更匹配的高层胶囊。 ? 低层胶囊通过加权把向量输入高层胶囊，同时高层胶囊接收到来自低层胶囊的向量。所有输入以红点和蓝点表示。...在胶囊J中，低层胶囊的输出乘以相应的矩阵W后，落在了远离胶囊J中的红色聚集区的地方；而在胶囊K中，它落在红色聚集区边缘，红色聚集区表示了这个高层胶囊的预测结果。...这一步计算经前一步确定的路由系数加权后的输入向量的总和，得到输出向量sj。 第7行进行更新权重，这是路由算法的精髓所在。...在损失函数公式中，与正确的标签对应的输出胶囊，系数Tc为1。 ? 如果正确标签是9，这意味着第9个胶囊输出的损失函数的Tc为1，其余9个为0。...当Tc为1时，公式中损失函数的右项系数为零，也就是说正确输出项损失函数的值只包含了左项计算；相应的左系数为0，则右项系数为1，错误输出项损失函数的值只包含了右项计算。
从一篇论文——融合注意力机制和高效网络的糖尿病视网膜病变识别与分类，看到人家除了特异性、敏感性、准确率、混淆矩阵以外，还用了加权kappa系数，所以了解一下kapp系数的知识，加权kappa还没找到更好的资料...资料来源于百度百科词条——kappa系数 Kappa系数用于一致性检验，也可以用于衡量分类精度，但kappa系数的计算是基于混淆矩阵的. kappa系数是一种衡量分类精度的指标。...,bC %在百度词条里的图中，真实样本数就是按列求值，预测出来的样本就是按行求值 %这里按照kappa系数百度词条里的图来计算，但是我一般用的混淆矩阵图是反过来的。。。这里不管了。。。...是按行求值，把同一行的数加起来,这是列向量 % 我常用的混淆矩阵是这样计算的，虽然结果没有改变。。。...% a=sum(confusion_matrix,2);%第2个参数为2是按行求值，把同一行的数加起来,这是列向量 % b=sum(confusion_matrix,1);%第2个参数为1是按列求值，把同一列的数加起来
这是我们常见的一种情形：整个地区分块，每块有一定的比例。再进一步考虑每一块内部的相对比例。我们要了解的“条件概率”这一概念，就对应这里的“相对比例”。...在接受治疗和放弃治疗的两种条件下，患者康复的概率也不同。下面是患者的统计结果。...那么 $$P(A \cap B) = P(A|B)P(B)$$ 这个只是将上面的定义中的等式两侧乘以P(B)。从而允许我们从条件概率，来推导两个事件同时发生的概率。 ...再根据每个分块中的某个事件的相对比例，乘以分块自身的权重(“块”的概率)，我们可以求得该事件的绝对占比。...这与我们在表格中看到的比例相符(400个康复的人中，300个人用药)。 贝叶斯法则常用于求一些比较难以直接获得的条件概率。此外，在机器学习中，也有贝叶斯算法的应用。
TopN推荐最常用的准确性指标是准确率、召回率和 F_1 值。准确率表示推荐列表中用户喜欢的物品所占的比例。单个用户 u 的推荐准确率定义如下。...P(L_u)=\frac{L_u \cap B_u}{L_u} 其中， L_u 表示用户 u 的推荐列表， B_u 表示测试集中用户 u 喜欢的物品。...P_L=\frac{1}{n}\sum_{u\in U}P(L_u) 召回率表示测试集中用户喜欢的物品出现在推荐列表中的比例。单个用户 u 的推荐召回率定义如下。...（1）皮尔逊相关系数 皮尔逊相关系数一般用于计算两个定距变量间联系的紧密程度，它的取值在[-1,+1]区间内。皮尔森相关系数等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差，计算公式如下。...计算物品之间的相似度。 根据物品的相似度和用户的历史行为为用户生成推荐列表。 其中关于物品相似度计算的方法有夹角余弦、杰卡德（Jaccard）相似系数和相关系数等。
MOLAP将数据存储在一个经过优化的多维数组中，而不是存储在关系数据库中。某些MOLAP工具要求预先计算并存储计算后的结果数据，这种操作方式被称为预处理。...ROLAP以数据库模式设计为基础，操作存储在关系数据库中的数据，实现传统的OLAP数据切片和分块功能。本质上讲，每种数据切片或分块行为都等同于在SQL语句中增加一个“WHERE”子句的过滤条件。...因为ROLAP工具的所有计算都依赖于SQL，对于某些不易转化为SQL的计算密集型模型，ROLAP不再适用。例如包含预算、拨款等条目的复杂财务报表或地理位置计算的场景。 ...HOLAP结合了MOLAP和ROLAP两种方法的优点，可以同时利用预计算的多维立方体和关系数据源。HOLAP有以下两种划分数据的策略。 垂直分区。...每种产品类型以及单个产品在每个省、每个城市的月销售量和销售额趋势是什么？ 每种产品类型销售量和销售额和同比如何？ 每个省以及每个城市的客户数量及其消费金额汇总是多少？ 迟到订单的比例是多少？
设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。并以A除以A+B的商表示不平等程度。这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。...如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。...基尼系数的计算公式推导 A+B的面积=1/2*100%*100%=1/2 其次计算B的面积的话，由于洛伦茨曲线是一条不规则的曲线，无法直接计算B的面积，因此采用近似梯形的面积来代替。...假定全部人口平均分为n组，已累积到第i组人口总收入占全部人口总收入的比重Wi为下底，已累计的第i-1组人口总收入收入占全部人口总收入的比重Wi-1为上底，以每组人口占全部人口的比例即1/n为高，计算一个个小梯形的面积...cumsum max = cum_wealths[-1] # 取最后一个，也就是原数组的和 print(np.sum(cum_wealths)) #np.sum(cum_wealths) 是将所有元素求和
/details/52442797 首先每个部门对于成果的类型登记需求是不同的，所以要支持自定义，比如开会，出差，设代…… 表2、成果类型表 表3、难度系数表和折算系数表...，下同 大纲 大纲 A4页 0.5 0.25 乘以难度系数后即10页 计算书 计算书 A4页 1~3 0.25 乘以难度系数后即2~5页（程序计算仅计输入和输出页数） 标书正...0.25 标书配 标书配 A4页 0.5 0.25 修改单 修改单图纸 A2张 0.5 1 利用原图进行修改折减0.5 修改单图纸 A2张 1 1 新设计图按标准计...修改单文字 A4页 1 0.5 文字按2页/A4张计 出差 出差 天 1 0.4 0.5*0.4，下同 设代 设代 天 1 0.4 会议 会议 天 1...其次，在线登记有点啰嗦，设计人员登记了，要传递给校核人员确认，填写设计和校核的工作量比例，然后传给审查人员确认，全部确认后，计入统计 。 ? 进行处理：填写工作系数和难度系数等 ?
3、销售额没有公摊，而成本有公摊 4、要求将成本的小组公摊，按小组收入占该部门比，分摊进小组；将部门公摊，按小组收入占总收入比，分摊进各小组。...示意如下： 5、只能在power pivot 里做，因此有些DAX函数缺失，比如treatas 解决方案 1、小组比例 小组比例:=divide(sum(事实表[销售额]), CALCULATE...(sum(事实表[销售额]),ALL('部门小组'[小组])), 0) 2、部门比例 小组比例:=divide(sum(事实表[销售额]), CALCULATE(sum(事实表[...由于事实表和维度表必须关联，以及power pivot 度量值缺失的限制，所以，在做分摊的时候我们需要另辟蹊径。 我的做法是，在分别在事实表和维度表上增加两个计算列：小组公摊和部门公摊。...得到的结果如下： 接着，分别乘以小组比例和部门比例，即可求出每个小组的公摊值。我们再添加一个是否公摊的计算列来判断是否需要减去公摊值。
, 使用了 threshold 系数 乘以 水平 / 垂直 方向上的条目组件 宽度 / 高度 ; 如果拖动比例超过在 水平 / 垂直 方向上的条目组件 宽度 / 高度 乘以 threshold 的值..., 则拖动判定成功 , 执行响应的方法 ; 如果拖动比例没有超过该值 , 说明没有触发拖动操作 , 直接返回 ; // 在该判断中 , 使用了 threshold 系数 乘以 水平 /...垂直 方向上的条目组件宽度 ; // 如果拖动比例超过在 水平 / 垂直 方向上的条目组件 宽度 / 高度 乘以 threshold 的值 // 则拖动判定成功 ,...和 抬起 操作 // 在 ItemTouchHelper 的业务逻辑中 , 不需要处理移动事件 if (action == MotionEvent.ACTION_DOWN..., 使用了 threshold 系数 乘以 水平 / 垂直 方向上的条目组件宽度 ; // 如果拖动比例超过在 水平 / 垂直 方向上的条目组件 宽度 / 高度 乘以 threshold
向量化的方式可以帮助AI算法在迭代与计算过程中，以更高效的方式完成。 3.矩阵（Matrix） 矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引确定。矩阵在机器学习中至关重要，无处不在。...AI中的应用：在机器学习中，L1范数和L2范数很常见，比如『评估准则的计算』、『损失函数中用于限制模型复杂度的正则化项』等。...9.常用的距离度量 在机器学习里，大部分运算都是基于向量的，一份数据集包含n个特征字段，那每一条样本就可以表示为n维的向量，通过计算两个样本对应向量之间的距离值大小，有些场景下能反映出这两个样本的相似程度...Index） [杰卡德系数 Jaccard Index] 两个集合$A$和$B$的交集元素在$A$和$B$的并集中所占的比例称为两个集合的杰卡德系数，用符号$J(A,B)$表示，数学表达式为： J(...A,B ) =\frac{| A\cap B| }{|A\cup B | } 杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度的一种指标。
在单片机进行数据采集时，会遇到数据的随机误差，随机误差是由随机干扰引起的，其特点是在相同条件下测量同一量时，其大小和符号会现无规则的变化而无法预测，但多次测量的结果符合统计规律。...为了方便求平均值，N一般取4、8、16、32之类的2的整数幂，以便在程序中用移位操作来代替除法。 (4)加权平均滤波算法 由于前面所说的“算术平均滤波算法”存在平滑度和灵敏度之间的矛盾。...其中加权平均数字滤波的数学模型是： 式中：D为N个采样值的加权平均值：XN-i为第N-i次采样值;N为采样次数;Ci为加权系数。加权系数Ci体现了各种采样值在平均值中所占的比例。...一般来说采样次数越靠后，取的比例越大，这样可增加新采样在平均值中所占的比重。加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。...为计算方便，a取一整数，1-a用256-a，来代替，计算结果舍去最低字节即可，因为只有两项，a和1-a，均以立即数的形式编入程序中，不另外设表格。虽然采样值为单元字节(8位A/D)。
因为关系数据库诞生在上世纪70年代，受到科技发展和人类认识的局限性的限制，包括像埃德加·弗兰克·科德（EdgarF.Codd）这样的数据库理论先驱或者埃里克森这样的商业奇才都没有意识到即使在摩尔定律的加持下...，计算机硬件的发展在互联网时代中爆炸性增长的数据量下显得那样楚楚可怜。...也就是用数量庞大PC机，运行小规模的Mysql数据库，用集群战术对抗大量的小计算量的事物处理。这和像ORACLE一样极力打造一台超级数据库解决所有处理的传统关系数据库走的道路有很大不同。...这里的“NoSQL”不是 “Not a SQL”, 而是“Not Only SQL”。 NoSQL 这个术语最早是在 1998 年被Carlo Strozzi提出。...CAP定理（CAP theorem） 在计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点
一、概述 杰卡德距离（Jaccard Distance），是用来衡量两个集合差异性的一种指标，它是杰卡德相似系数的补集。...二、计算公式 ① 杰卡德相似系数 杰卡德相似系数（Jaccard similarity coefficient）：两个集合 A 和 B 的交集元素在 A，B 的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数...，用符号 J(A,B) 表示，则其表达式为： J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B| } ② 杰卡德距离 杰卡德距离（Jaccard Distance）：与杰卡德相似系数相反...，用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。...杰卡德距离的表达式为： J_{\delta}(A,B)=1-J(A,B)=\frac{|A\cup B|-|A\cap B|}{|A\cup B|}
查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？...冷落的Top和Apply 你真的会玩SQL吗？实用函数方法汇总 你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上） 你真的会玩SQL吗？...在之前还是先提一下中心思想：SQL数据处理是集合思维，不要用逻辑思维来思考。...在项目中经常需要从基础数据中提取数据进行处理后显示给老板或客户一些报表，这时数据量大，涉及表多，简单的表处理SQL无法满足，且需要重复使用，这时就要使用存储过程来处理大数据和复杂的业务逻辑。...#product：用项目过滤后，将“合计”作为一个产品的集合 #TempAllSaleDtl：通过项目过滤后的销售明细，所有月的 #ProductSaleArea：各个产品的总面积，用于计算比例
在数据挖掘和建模的过程中，高维数据也同样带来大的计算量，占据更多的资源，而且许多变量之间可能存在相关性，从而增加了分析与建模的复杂性。...m列矩阵，然后用「基矩阵」乘以这个矩阵，就得到了所有这些向量在新基下的值。...所以，变换后 4.协方差 协方差（Covariance）在概率和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。...对 X做一些变换，用 X乘以 X的转置，并乘上系数 1/m： 这正是协方差矩阵！...现在我们不直接指定降维的维度，而指定降维后的主成分方差和比例，来试验一下。
NoSQL用于大数据和实时Web应用程序。例如，像Twitter，Facebook，Google这样的大型公司，每天可能产生TB级的用户数据。 NoSQL数据库代表“不仅仅是SQL”或“不是SQL”。...Carl Strozz在1998年引入了NoSQL概念。 传统的RDBMS使用SQL语法来存储和查询数据。相反，NoSQL数据库系统包含可存储结构化，半结构化，非结构化和多态数据的多种数据库技术。...NoSQL数据库是非关系数据库，因此在设计时考虑到Web应用程序，比关系数据库更好地扩展。...在聚合查询（例如SUM，COUNT，AVG，MIN等）上提供了高性能，因为数据在列中随时可用。...每个节点和边缘都有唯一的标识符。 ? 与关系数据库中表的松散连接相比，Graph数据库本质上是多关系的。遍历关系很快，因为它们已被存在于数据库中，因此无需计算它们。
在 SQL 数据库中，聚合函数是一组强大的工具，用于处理和分析数据。它们可以帮助您对数据进行统计、计算总和、平均值、最大值、最小值等操作。...使用聚合函数计算百分比 聚合函数还可用于计算百分比或比例。...总结和注意事项 在本文中，我们深入探讨了 SQL 中的聚合函数，包括其基本用法、常见的聚合函数类型和高级用法。聚合函数是 SQL 数据库中强大的工具，可用于统计、计算和摘要数据。...聚合函数可用于计算百分比、比例和进行数据透视，有助于更深入地分析数据。 在使用聚合函数时，需要注意以下几点： 理解数据的结构和需要的计算，选择合适的聚合函数。...嵌套聚合函数时，确保计算的顺序和逻辑正确。 考虑使用 DISTINCT 关键字来处理唯一值的计算。 当计算百分比和比例时，确保分母不为零，以避免错误。
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