1 改进的联邦加权平均算法 1.1 联邦学习 联邦学习（FL）是一种隐私保护算法，是算法优化实现路径和保护数据安全的前提下解决数据孤岛问题的解决方案。...1.2 改进的联邦加权平均算法 联邦加权平均算法是在原有的联邦平均算法的基础上添加了数据质量的权重，其计算的核心是将各客户端的训练样本分为两部分：一部分作为初始全局模型的训练样本，在客户端的训练样本上进行训练...表4 为加权联邦平均算法和传统未加权联邦平均算法所得到的更新的全局模型的准确率的情况。...从表4 中可以看出，无论是加权联邦平均算法还是传统的联邦平均算法，其随机森林的准确率均高于其他三种模型的准确率，且方差最小。...同时当数据为非均分情况下建立的模型准确率都大于均分情况下的建立的模型的准确率。与传统联邦平均算法相比，改进的联邦加权平均算法的准确率最高分别提升了1.59%和1.24%。
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。...>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均...>>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均
本文是受快照集成的启发，把 titu1994/Snapshot-Ensembles 项目中，比较有意思的加权平均集成的内容抽取出来，单独应用。 ?...Decision Tree decision.feature_importances_ AdaBoost AdaBoost.feature_importances_ 可以计算系数的有：线性模型，...per class 02 机器学习算法输出 算法输出主要有：重要指标（本案例中提到的是acc/recall）、ROC值的计算与plot、校准曲线（Calibration curves） ?...、14套模型的重要性输出 6、14套模型的ROC值计算与plot 7、加权模型融合数据准备 8、基准优化策略：14套模型融合——平均 9、加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 可以观察到基准优化策略...加权平均优化策略：14套模型融合——加权平均优化 >>> Best Accuracy : 90.4 >>> Best Weights : [1.57919854e-02 2.25437178e-02
因为这是当前最先进而且最简单的训练技巧了，计算量不大，也几乎不需要额外成本就可以提供很大的收益。 上面的例子都是基于模型的集成方法，因为它们是通过结合多个模型的预测从而产生最终的预测结果。...为了从快照集成或者FGE中获益，需要存储多种模型并得出这些模型的预测，然后对这些预测求平均，作为最终的预测。因此，集合的附加性能需要消耗更多的计算。所以没有免费的午餐。或许是有的？...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。 随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...随机加权平均权重更新公式 每次学习率循环结束的时候，第二个模型的当前权重会被用于更新正在运行的平均模型的权重，即对已有的平均权重和第二个模型产生的新权重进行加权平均（左图中的公式）。...而预测时，只需要一个当前的平均模型进行预测。用这个模型做预测，比前面提到的方法，速度快得多。之前的方法是用集合中的多个模型做预测，然后对多个预测结果求平均。
[DeeplearningAI 笔记]第二章 2.3-2.5 带修正偏差的指数加权平均 ❝吴恩达老师课程原地址[1] ❞ 2.3 指数加权平均 举个例子,对于图中英国的温度数据计算移动平均值或者说是移动平均值...大体公式就是前一日的 V 值加上当日温度的 0.1 倍,如果用红线表示这个计算数值的话就可以得到每日温度的指数加权平均值. ?...对于 的理解,你可以将其认为该数值表示的是 天的平均值,例如如果这里取 是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置 值是 0.98 那么我们就是在计算....所以在机器学习中大部分采用指数加权平均的方法计算平均值.」 2.5 指数加权平均的偏差修正 当我们取 时,实际上我们得到的不是绿色曲线,而是紫色曲线,因为使用「指数加权平均」的方法「在前期会有很大的偏差...补充 在机器学习中,在计算指数加权平均数的大部分时候,大家不太在乎偏差修正,大部分宁愿熬过初始阶段,拿到具有偏差的估测,然后继续计算下去.
一、背景 在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求：旨在基于一些 transactions，为两种关系打上一个归一化的分数。...比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。...基于这个需求，很容易让人想到基于热力学的牛顿冷却定律：物体的冷却速度，与当前温度与室温之间的温差成正比。 换成数学语言表达： 其中H为室温，初始时刻的温度为： ?...其中α>0为与物体有关的常数,为负数表示当物体温度高于室温的时候，物体温度会下降，但当物体温度低于室温的时候会上升。 对于上个公式，两边取积分: ? ?...我们希望通过平移和拉伸，对于上面的 [ -15,2 ] 的区间映射做映射： ? 符合要求，然后 0-1 的分数再乘以 100，将其转成 0-100 的归一分数。 -The End-
目的 找出是哪些请求长期影响了系统性能 方法 web服务器的日志会记录每个请求的响应时间，分析访问日志，对相同请求的响应时间进行累加，响应时间的和 除以 这个请求的访问次数，就得到此请求的平均访问时间...例如日志中记录了 /a.php 3次请求，响应时间分别为 1、2、3 /a.php 的平均响应时间就是 (1+2+3)/3 实现 使用awk分析日志的每一行，累加响应时间和访问次数，最后求出平均值并输出...其中红线标出的两列是我们关心的信息，"0"那列是响应时间，"/a.php"那列是请求的url awk按空格进行分割，所以响应时间在第6列，url在第8列 代码 ?...通过这个awk脚本，可以计算出每个请求的平均响应时间 数组变量url 存放每个请求对应的响应时间累加值 数组变量url_times 存放每个请求的被访问次数 最后在END块中对url数组进行遍历，打印出每个请求的...url及其平均响应时间 执行脚本 awk -f avgtime_script access_log 输出内容示例 /a.php = 1 /b.php = 0
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算平均值 【问题描述】 从键盘输入三个整数，分别存入x,y,z三个整型变量中，计算并输出三个数的和以及平均值。...【输出形式】 在屏幕上分两行显示结果： 第一行为三个数的和，整数形式输出； 第二行为三个数的平均值，浮点数形式输出，小数点后保留两位小数。...【输入样例】 3 2 3 【输出样例】 8 2.67 【样例说明】 3、2、3的和为8，所以第一行输出8； 第二行输出3、2、3的平均值2.67（保留两位小数）。
假如你手上有100000张v26h8的ndvi，modis数据，这时候你想知道他们平均的结果。。。改使用如下代码。。。。...，列，投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和...，二维数组 average= [[0.0]*cols]*rows# 存放平均值，二维数组 filesum=np.array(filesum)#转换类型为np.array average...幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和...average[i,j]=-9999 else: average[i,j]=filesum[i,j]*1.0/count #求平均
问题背景 在生意中，往往需要计算交易客户的平均年龄，但随着时间的推移，客户每年的年龄都在长大，因此，在计算中使用用户在交易时的年龄更加贴切，而不是客户的静态年龄。...静态平均年龄计算 如果客户的年龄已经由最新的年龄所标记了，这个年龄由 TODAY 和 BIRTHDAY 的 YEAR 共同决定。...那么，其平均年龄的计算可以是： Customer.AverageAge.Dim = CALCULATE( AVERAGEX( SUMMARIZE( Customer , Customer...动态平均年龄计算 如果考虑多年数据，那么在购买的时候用最新的用户年龄就不够合理，就需要考虑动态年龄，使用订单数据计算如下： Customer.AverageAge.Fact = CALCULATE(...，但用交易所在的日期年份来计算年龄后再做平均，这样就更加合理。
，后面就开始真正的主题，对于平均负载，它是如何计算的呢？...和15min之内的平均值，那么计算方法是怎样的呢？...对于平均算法来说有很多种实现，比如： （1）可以使用所有数据相加后处于数据个数，缺点是实时性不够好； （2）也可以去除过时数据，只保存最近的多个数据做加权平均。...前面已经介绍了第一种方式的实现缺点，那么根据平均负载的需求来看，应该要使用第2种方法才行，每次计算时需要丢弃掉1min、5min、和15min之前的数据，记录最近的数据来计算平均值，但是这种算法依然不够好...只需要知道衰减因子、上一次计算的平均值、本次采样的值，这三个就可以计算出最新的平均值了。
实验证明这种方式得到的集成模型可以提高最终的测试性能，而且这也是一种非常简单的方法，你只需每次训练一个模型，大大减少计算的时间成本。...如果在训练中你还没有采用循环学习率策略的话，那么你必须要学会使用它，因为它是当前最先进的训练技巧，非常易于实现，计算量并不大，也几乎不需要额外的成本就可以收获显著的效果。...因此，为了获得更好的集成性能，需要付出更多的计算量，这正是“没有免费的午餐”法则的体现，同时也是这篇“随机加权平均”论文提出的动机。...▌随机加权平均(SWA） 随机加权平均 ( SWA ) 与 FGE 方法非常接近，但其计算损失很小。SWA 可以应用于任何的模型结构和数据集，并在这些数据集中都显示出良好的结果。...随机权重平均的权重更新方程 在每个学习速率周期结束时，将使用第二个模型的当前权重，通过在旧的平均权重和第二个模型的新权重集合之间进行加权平均值来更新模型的平均权重 ( 公式如左图所示 )。
1 问题 如何使用python写一个简单的求平均值计算机。 2 方法 利用while循环做用户输入，使用户可多输入数字，按q可退出程序。 代码清单 1 print('我是一个求平均值的计算机。')...put_number = input('请输入数字,扣q终止程序:')if count == 0: result = 0else: result = total / countprint(f'您输入的数的平均值为...{result}') 3 结语 用while循环制作一个求平均值的计算机。...记得单独写一个当直接按q终止程序的情况，以免程序出错。
入门级计算 1、算数平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #算术平均值： m = (s1 + s2 + s3 + … + sn)/n Numpy中的写法 m = numpy.mean...(样本数组) 2、加权平均值 #样本： S = [s1, s2, s3, …, sn] #权重： W = [w1, w2, w3, …, wn] #加权平均值： a = (s1w1 + s2w2 +...s3w3 + … + snwn)/(w1 + w2 + w3 + … + wn) 3、Numpy中的格式 首先是数据源：需要求加权平均值的数据列表和对应的权值列表 elements = [] weights...weights), 1) # 不使用numpy写法2 round(sum([j[0]*j[1] for j in zip(elements, weights)])/sum(weights), 1) 定义函数计算一个序列的平均值的方法...pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.transform.html pandas 数据聚合与分组运算 获得Pandas中几列的加权平均值和标准差
在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的“分组”对象可用于分别对每个组执行操作和计算。 例 在下面的示例中，我们使用 groupby（） 函数按“名称”列对记录进行分组。然后，我们使用 mean（） 函数计算每个学生的平均分数。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...Python 提供了几种方法来实现这一点，包括 pandas groupby（） 函数、collections 模块中的 defaultdict 和 itertools 模块中的 groupby（） 函数
一、基于Matlab的INFO向量加权平均优化算法的实现细节 1.1 准备工作 为了实现INFO向量加权平均优化算法，首先需要安装如下两个Matlab第三方包： 1、Matlab INFO加权平均优化算法的第三方工具包...二、INFO向量加权平均优化算法原理 2.1 向量加权平均的数学定义 一组向量的平均值可以理解为其位置 x_i 的平均值，并结合向量适应度 w_i 进行加权。...下图表示了一组解（向量）的加权平均，其中权重大的解具有更高效的加权平均解。...2.2 INFO向量加权平均算法的原理 向量加权平均（INFO, WeIghted meaN oF vectOrs）是一种流行的优化算法，它通过在搜索空间计算一组向量的加权平均来实现。...r 表示位于 [0, 0.5] 的一个随机数； w_1 ， w_2 与 w_3 表示三个权重函数，用于计算加权平均向量，以实现INFO算法在全局解空间中搜寻最优解。
例32：有一个班，3个学生，各学习4门课，C语言编程实现计算总平均分数以及第n个学生的成绩，要求使用指针。 解题思路：今天这道例题分为3部分，下述求的是第3个学生，读者请思考怎么改为求第n个学生。...p)[4],int n)//自定义求第n个学生成绩函数 { int i;//定义变量 printf("第%d个学生的成绩是:",n+1);//输出，注意此处我写的是n+1，数组下标是从0开始的...{ int i;//定义变量 printf("第%d个学生的成绩是:",n+1);//输出，注意此处我写的是n+1，数组下标是从0开始的 for(i=0;i<4;i++)//for循环 ... { printf("%5.2f ",*(*(p+n)+i)); } } 编译运行结果如下： 平均数是:6.500000 第3个学生的成绩是: 9.00 10.00 11.00 12.00...C语言 | 计算总平均分及第n个人的成绩 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
计算这六个组合的市值加权收益率（Value-weighted return) ,作者提到计算市值加权收益率一方面是为了最小化方差，另一方面可以捕捉到大市值和小市值股票的不同特征。...还是先给出论文的定义 总结一下，其实和前文自变量分组的方式是一样的，每年的5月末进行分组，只不过这一次对市值和账面市值比都分别分成5等分，组合之后得到25个投资组合，并计算这25个投资组合的市值加权收益率...以2009年6月为起点，计算这六个组合的市值加权收益率 # 计算六个组合的月度value weighted return ret = price.pivot(index = 'tradedate',columns...平均市值从上往下依次增大，可以验证分组没有算错。 每个组别的股票个数如下 接下来这张：每个分组的平均收益率 这张可以分析出很多信息，实际上是一个标准的doublesort操作。...从上往下，市值增大，平均收益减小。从左往右，账面市值比增大，平均收益也增大。
如果学徒之后跑流程，那其实前途很有限，所以我安排了一个随机任务，考核他们查资料解决问题的能力。...chr1 939039 939128 SAMD11 0 + chr1 939274 939459 SAMD11 0 + 使用samtools工具对exon坐标全部碱基计算覆盖深度...69097 4 chr1 69098 4 chr1 69099 4 chr1 69100 4 使用bedtools把碱基覆盖深度归属于exon 可以看到每个exon的所以坐标都是有测序深度的...69099 4 chr1 69090 70007 OR4F5 0 + chr1 69100 69100 4 对exon进行汇总 每个坐标的测序深度取平均值即可...，可以写一个简短的perl脚本，或者直接读入该文件到R语言，总之对20多万个外显子都计算一个平均测序深度即可。
PySCF程序包平均场计算的一些收敛技巧 平均场计算是 PySCF 程序包里优化得比较并全面的模块之一。...同时 PySCF 提供了大量的辅助功能来帮助平均场计算收敛。以下我们通过一些例子来演示在 PySCF 里收敛平均场计算的技巧。 以下的例子在 PySCF-1.5 以上发行版均可使用。...://pyscf.org/pyscf/scf.html#hartree-fock 初始猜测 在平均场计算中，很多困难体系对初始猜测十分敏感，合适的初始猜测可以有效地帮助平均场收敛。...除了 ANO 作为初始猜测以外，PySCF 还提供了一系列方法对平均场计算的初始猜测进行调整。 有一些体系需要特殊的初始猜测才能收敛到正确的态上，比如铁磁或反铁磁的初始猜测。...比如在一个先导的平均场计算里把平均场的信息保存在 checkpoint 文件里， from pyscf import gto, scf mol = gto.M(atom='H 0 0 0; F 0 0
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