【实例简介】地理加权回归(GWR)matlab代码，亲测可用，该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码，内附实际算例。...【实例截图】 【核心代码】 function result = gwr(y,x,east,north,info); % PURPOSE: compute geographically weighted...regression %—————————————————- % USAGE: results = gwr(y,x,east,north,info) % where: y = dependent variable...vector % x = explanatory variable matrix % east = x-coordinates in space % north = y-coordinates in...—————————— % RETURNS: a results structure % results.meth = ‘gwr’ % results.beta = bhat matrix (nobs x
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...正确率q的计算公式为： 其中：C表示第t个客户端建立的模型在与测试样本上预测正确的样本数；X表示预测试样本数。...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。...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%。
移动平均，大家都清楚了，但是降噪，加权后再移动平均，将移动平均的能力推向了更高境界。 什么是降噪加权移动平均 对于一堆点，可以通过移动平均观察其趋势，如下： 可以看出： 有些点距离中间区域太远。...= [MATX.KPI] - [MATX.Y.Min] VAR vL = [MATX.Y.Max] - [MATX.Y.Min] RETURN IF( vY >= vL * MIN('Option.X'...[Option.X] ) / 100 && vY X'[Option.X] ) / 100 , [MATX.KPI] ) 这里的算法原理如下： vL 表示最高和最低之间的跨度...，其中： 给出了移动平均的框架。...总结 如果你具有复杂而真实的业务数据，有很多时候是有实际干扰的，例如：活动，促销以及客户导入等操作，通过本案例的降噪加权移动平均，可以比移动平均更加巧妙地计算多个点的实际趋势。
因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。 如图所示，若n个数 ? 的权分别是 ? 那么 ? 叫做这n个数的加权平均数。 下面通过基金定投为例，聊聊加权平均数的作用。...1、基金价格：x1=1 x2=0.75 x3=0.5 x4=0.75 x5=1 2、权重：w1=1 w2=1/0.75=1.33 w3=1/0.5=2 w4=1/0.75=1.33 w5=1 3、加权平均价...= (x1*w1+x2*w2+x3*w3+x4*w4+x5*w5）/（w1+w2+w3+w4+w5)= 0.75 4、收益=当前价格/加权平均单价 - 1 = 1/0.75 - 1 = 33% 收益满满...1、基金价格：x1=1 x2=1.25 x3=1.5 x4=1.25 x5=1 2、权重：w1=1 w2=1/1.25=0.8 w3=1/1.5=0.67 w4=1/1.25=0.67 w5=1 3、加权平均价...= (x1*w1+x2*w2+x3*w3+x4*w4+x5*w5）/（w1+w2+w3+w4+w5)= 1.17 4、收益=当前价格/加权平均单价 - 1 = 1/1.17 - 1=-15% 亏了15%
(权越大对平均数的影响也就越大) 算术平均数与加权平均数有什么区别?...算术平均数是加权平均数的一种特殊情况(他特殊在各项的权相等为1)；在实际问题中，各项权不相等的时，计算平均数时就要采用加权平均数，当各项权相等时，计算平均数就要采用算术平均数。...▲计算加权移动平均法 ? ▲计算加权移动平均法 ? a 指 数 加 权 移 动 平 均 说了这么多那什么是指数加权移动平均呢？其实他也是加权移动平均的一种改进。...通过式子我们可以很清楚的看出对于求的 ? 的值，可以看做是 ? 的温度值与对应的指数衰减函数对应项相乘之后在求和。 ? 我们上回看到当 ? 的时候我们说平均了两天，我们发现 ?...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。 ?
利用MATLAB求分段函数F(X) 方法一 建立M文件： function [y]=ch3_1(x) n=length(x); for i=1:n if x(i)>1 y(i)=x(...i)^2; elseif x(i)>-1 y(i)=1; else y(i)=3+2*x(i); end end end 在命令窗口输入如下即可： >> ch3_1...;%生成一个与x数组长度相同的数组y k1=find(x>1);y(k1)=x(k1).^2; k2=find(x>-1&x<=1);y(k2)=1; k3=find(x<=-1);y(k3)=3+2*...： >> x=-3:3; >> y=(x>1)....*x.^2+(xx>-1)+(xx) y = -3 -1 1 1 1 4 9 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
函数 fun的功能是求出平均分，由函数值返回。例如学生的成绩是：85，76，69，85，91，72，64，87, 则平均分应当是 78.625。
本文知识点： 什么是指数加权平均？ 为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....什么是指数加权平均 指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 它的计算公式如下： ?...为什么在优化算法中使用指数加权平均 上面提到了一些 指数加权平均 的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...这里可以看出，V_t 是对每天温度的加权平均，之所以称之为指数加权，是因为加权系数是随着时间以指数形式递减的，时间越靠近，权重越大，越靠前，权重越小。 ?...再来看下面三种情况： 当 β = 0.9 时，指数加权平均最后的结果如图红色线所示，代表的是最近 10 天的平均温度值； 当 β = 0.98 时，指结果如图绿色线所示，代表的是最近 50 天的平均温度值
%————————————————————————–%计量经济学服务中心《空间计量经济学及Matlab应用》%————————————————————————–Vname=VariableGeometrically...iterations = 17Decay type = gaussianNobs, Nvars = 49, 3***************************************Obs = 1, x-coordinate...51.197363 9.212794 0.000000income -0.461038 -1.678857 0.099547hvalue -0.434237 -3.693955 0.000556Obs = 2, x-coordinate...63.564308 9.955778 0.000000income -0.369902 -0.991321 0.326399hvalue -0.683553 -4.656428 0.000025Obs = 3, x-coordinate...81.381328 7.772343 0.000000income 0.149437 0.194405 0.846662hvalue -1.073198 -9.228621 0.000000Obs = 5, x-coordinate
任务描述 本关任务：编写一个程序，输入学生人数和每个人的成绩，计算平均成绩。注意：当输入的学生人数小于等于0时，输出平均成绩为0分！ ?...编程要求 编程实现：编写一个程序，输入学生人数和每个人的成绩，计算平均成绩。
指数加权平均，是一种计算平均值的一种方法，起源于对伦敦气温的研究。 计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。...下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。...指数加权平均计算方法 Vt=βVt−1+(1−β)θtV_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}Vt=βVt−1+(1−β)θt VtV_{t}Vt表示计算的当天平均气温...如图所示，计算v100时，每一个i小于100的vi值都参与了计算，但因为前项系数的不同，它们的贡献不同且随着离100越远贡献越小，所以这是一种比较科学的求平均值的方法。 ?...指数加权平均占用很少一部内存，并且实现起来只需要一两行代码，在数据量很大的时候优势明显。
Problem Description 假设一个班有n(n求每个学生的平均成绩和每门课的平均成绩，并输出各科成绩均大于等于平均成绩的学生数量。...Output 对于每个测试实例，输出3行数据，第一行包含n个数据，表示n个学生的平均成绩，结果保留两位小数；第二行包含m个数据，表示m门课的平均成绩，结果保留两位小数；第三行是一个整数，表示该班级中各科成绩均大于等于平均成绩的学生数量...stuStr[i][j] = sc.nextInt(); stuStr[i][m] = stuStr[i][j]+stuStr[i][m];//一门课的n个学生的平均成绩...stuStr[n][j] = stuStr[i][j]+stuStr[n][j];//一个学生m门课的平均成绩 }
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...average[i,j]=-9999 else: average[i,j]=filesum[i,j]*1.0/count #求平均...rows) return data if __name__ == "__main__": print("ok1") File() print("ok2") 求平均修改版...可以批量求平均，但是删减了nodata的条件，你需要对自己的数据清晰明了，没有nodata值 import os import os.path import gdal import sys from...is '),count for i in range(0,rows): for j in range(0,cols): average[i,j]=filesum[i,j]*1.0/count #求平均
什么是指数加权平均 在深度学习优化算法(如Momentum、RMSprop、Adam)中，都涉及到指数加权平均的概念，它是一种常用的序列数据处理方式。...它的计算公式如下: 其中 为t时刻的实际观察值； 是t时刻的指数加权平均值；γ是历史数据的权重，是可调节的超参， 指数加权平均，作为原数据的估计值，它通过引入历史数据，在平滑短期波动的同时， 也将数据的长期趋势刻画出来...同时加权平均实现了一个很直观的现象：距离当前时刻越远，对当前值的贡献就越小。...如上图所示，是一个温度的指数加权平均的示例，蓝色的点是每天的温度值。...当 时，指数加权平均的结果如图绿色线所示； 当 时，指数加权平均的结果如下图黄色线所示； γ值越小，曲线波动越大 γ值越大，曲线波动越小，但同时变化相对于数据变化趋势也有滞后。
指数加权平均 在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。 ...式中v_t可近似代表1/(1-β)个θ的平均值。 偏差修正 由以上证明可以看出，每个最新数据值，依赖于以前的数据结果。...一般令第一个数值为0，即v0=0；但此时初期的几个计算结果就会与真实的平均值有较大偏差，具体如下： 有了指数加权平均、偏差修正的基础，就可以研究一下深度学习中优化算法的实现原理了。
背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。...为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA...），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。...所以这种平均值的求解方法称为指数加权平均 。 温度平均值变化图： ? 应用 主要用在深度学习优化算法中，用来修改梯度下降算法中参数的更新方法。...表现在下面的图里，绿线 是理想情况；紫线 是指数加权平均线。可以看出前几次平均值紫线比绿线要高一些！ 紫线早期过下，偏差过大。 ? 改正方法 进行偏差纠正。
python求平均值的方法：首先新建一个python文件；然后初始化sum总和的值；接着循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值；最后利用“总和/数量”的公式计算出平均数即可。...首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式. 输入：待输入计算平均数的数。...处理：平均数算法 输出：平均数 明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE工具，并新建一个python文件，命名为test6.py....打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。【推荐：python视频教程】 第二步，初始化sum总和的值。...第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。 最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。 编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。
in range(img.shape[1]): r,g,b=img[ii,jj,:] weight_gray[ii,jj]=0.30*r+0.59*g+0.11*b#加权平均值灰度化...cv2.imshow("result",weight_gray) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：加权平均值灰度化方法将彩色图像中像素的...R分量、G分量和B分量3个数值的加权平均值作为灰度图的灰度值。...在RGB模型中，位于空间位置(x,y)的像素点的颜色用该像素点的R分量R(x,y)、G分量G(x,y)和B分量B(x,y)3个数值表示。灰度图像每个像素用一个灰度值（又称强度值、亮度值）表示即可。...设f(x,y)表示位于空间位置(x,y)处的像素（该像素的R分量、G分量、B分量值分别为R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)）的灰度化：
注册 x ( T( B3 I- e% Q& H3 m trapz 是基于梯形法则的离散点积分函数。 调用形式：6 H* C! T A0 d I = trapz(x,y)g3 ]; x1 g( x!...( J6 }$ B1 @# O( y, Y+ R例：令 a = 0.1+0.2, b = 0.3, 判断 a==b 时，MATLAB 会返回0, 当执行 a-b 时，会发现结果不是精确等于0，而是一个非常小的数...X# S / B; g% Q# @; x b/ V5 c: C Empty matrix: 1-by-07 `; x u2 x% d6 K7 x 由于 a 向量中的 0.3 是由 0.1+0.1...元胞数组是 MATLAB 中的特色数据类型，它的元素可以是任意类型的变量，包括不同尺寸或不同维度的矩阵。 对于上面的例子，利用元胞数组： !...+2*x2+3*x3+…+100*x100 Y’ v5 {!
我明白了，就是极大无关组，我的这个程序把所有的基都写出来了，你只要选一个就可以，还对两种矩形的矩阵(例如2×3,3×2都测试了)；如果谁会优化这个程序的会更好！
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