如果为负，则使用加权平均

是一种在计算中常用的方法。在这种方法中，负数的权重会被考虑在内，以便得出一个综合的平均值。

具体来说，如果给定一组数字和对应的权重，其中一些权重可能为负数，我们可以按照以下步骤计算加权平均值：

将每个数字与其对应的权重相乘。
将所有乘积相加。
将所有权重的绝对值相加。
将步骤2的结果除以步骤3的结果，得到加权平均值。

这种方法的优势在于能够考虑到负数的影响，使得计算结果更加准确。它可以应用于各种场景，例如统计学、金融学、市场调研等领域。

在腾讯云的产品中，如果需要进行加权平均计算，可以考虑使用云函数（Serverless Cloud Function）和云数据库（TencentDB）等产品。云函数可以用于编写自定义的计算逻辑，而云数据库则提供了高性能的数据存储和计算能力。

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为什么在优化算法中使用指数加权平均

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....其中， θ_t：为第 t 天的实际观察值， V_t: 是要代替 θ_t 的估计值，也就是第 t 天的指数加权平均值， β：为 V_{t-1} 的权重，是可调节的超参。...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。...可以看出这种上下波动，减慢了梯度下降法的速度，而且无法使用更大的学习率，因为如果用较大的学习率，可能会偏离函数的范围。...这个方法就是动量 Momentum 梯度下降法，它在每次计算梯度的迭代中，对 dw 和 db 使用了指数加权平均法的思想， ? 这样我们就可以得到如图红色线的轨迹： ?

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Python使用扩展库numpy计算矩阵加权平均值

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

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MIR6校验时移动平均价为负的原因及解决

问题：在做发票校验（MIRO）时，出现移动平均价（MAP）为负的错误（Moving average price for material is negative） ?...原因：发票校验价值（IV Value）与收货价值（GR Value）出现差异，而且IV Value-GR Value>Stock Value，因此造成移动平均价为负。...发票校验（IV）时会产生移动平均价（MAP）为负的错误。下图为Step1-Step4该物料库存价值（Stock Value）及移动平均价（MAP）的变化情况。 ?...由下图IV Simulation的结果可以看到，此时系统需要Post的差异总额为400。而Stock Value只有300，因此出现移动平均价（MAP）为负。 ?...上述场景描述了移动平均价（MAP）下，IV产生价格差异时SAP的一种过账逻辑。

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从SAP最佳业务实践看企业管理(174)-CO-采购成本核算及差异分析

）平均法由于ERP系统采用先进的计算机技术，使存货的移动加权平均成为可能，在大多数情况下，使用移动加权平均法对存货计价更贴近存货的实际成本。...与标准成本法不同，在移动加权平均法下，当先收货时，系统将直接按采购定单价格计入存货价值；收发票时的价差，如果库存充足，既库存数量大于发票数量，则直接更新库存价值。...件 88元 1.10元/件 2.3 先收货后收发票（收货时为负库存）在移动加权平均价法下，对于先收货后收发票还存在一种特殊情况，即在收货时库存不足，帐面库存已小于零。...收货时：借：存货 120 贷：收货/收发票（GR/IR） 120 在移动加权平均价法下，对于先收发票后收货时如果收货时为负库存，...因此，在这种情况下，如果存在相反的情况则表明存货控制存在较大的风险。 4.3移动平均法下负库存情况及其发生频率一般来讲，正常情况下是不会或是不应该存在负库存情况的。

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《深度学习Ng》课程学习笔记02week2——优化算法

对温度做指数加权平均曲线： β = 0.98 时，会得到更加平缓的曲线，如图绿色。...2.4 理解指数加权平均 2.5 指数加权平均的偏差修正当在训练刚刚开始的时候，v会很小，为了修正这种偏差，我们可以使用以下方法： 2.6 动量梯度下降法（momentun）梯度下降中，随着迭代次数的增加...当 Hessian 是正定的（所有特征值都是正的），则该临界点是局部极小点。当 Hessian 是负定的（所有特征值都是负的），这个点就是局部极大点。...在多维情况下，实际上我们可以找到确定该点是否为鞍点的积极迹象（某些情况下）。...如果 Hessian 的特征值中至少一个是正的且至少一个是负的，那么 x 是 f 某个横截面的局部极大点，却是另一个横截面的局部极小点。

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分类模型评估指标汇总

注意我说的是可能较低，通常如果样本很好分，比如正的全分到正的，负的全分到负的，那查准率、查全率都是100%，不矛盾。 P-R曲线既然矛盾，那两者之间的关系应该如下图 ?...可以这么理解，假如我用某种方法得到样本是正例的概率（如用模型对所有样本进行预测），然后把样本按概率排序，从高到低如果模型把第一个预测为正，其余预测为负，此时查准率为1，查全率接近于0，如果模型把前2...如果模型把除最后一个外的样本预测为正，最后一个预测为负，那么查准率很低，查全率很高。此时我把数据顺序打乱，画出来的图依然一样，即上图。既然查准率和查全率互相矛盾，那用哪个作为评价指标呢？...两种情形如果学习器A的P-R曲线能完全“包住”学习器C的P-R曲线，则A的性能优于C 如果学习器A的P-R曲线与学习器B的P-R曲线相交，则难以判断孰优孰劣，此时通常的作法是，固定查准率，比较查全率，...此时需要对查准率和查全率进行加权 ? ? 即 P 和 R 的加权调和平均数。

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详述深度学习中优化算法的演变

前提准备局部最小值与全局最小值对于目标函数,如果存在某一个点使得在邻域上都有则称为局部最小值，但它不一定是全局最小值，因为它的邻域不代表整个定义域本身，而在定义域全集上如果满足，则为全局最小值 ?...，所以全为正和全为负的概率其实很小，尤其是目标函数参数很多的情况，所以深度学习中的损失函数一般是鞍点比极值点更常见，所以需要引入数值优化算法进行近似求解梯度下降算法虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用...这里的为超参数当批量较小时，每次迭代中使用的样本少，这会导致并行处理和内存使用效率变低。...，从而降低发散的可能指数加权移动平均假设则当=0.9时，当最原始的=0时可以看出数值的加权系数随时间呈现指数下降由于所以将1/e作为系数临界值，当系数小于1/e时不考虑当=0.9时，...和RMSProp算法一样，也是基于做指数加权移动平均，给定超参数使得与RMSProp算法不同的是，该算法需要维护一个状态变量,该算法的核心变化式子为是防止分母不为0的参数，一般取使用记录按元素平方的指数加权平均

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搞懂机器学习的常用评价指标！

真正例(True Positive, TP)：被模型预测为正的正样本；假正例(False Positive, FP)：被模型预测为正的负样本；假负例(False Negative, FN)：被模型预测为负的正样本...；真负例(True Negative, TN)：被模型预测为负的负样本； ACC精确度在精确度中，ACC是最直觉的一种方式： ?...所有对于一个综合的评价指标来说，可以很直觉的想到，将两个参数做加权调和平均数。这样就成为了F1。 F1 F1就是精确率和召回率的加权调和平均数。特别的，当β=1的时候就是F1： ?...假负率 = （1-灵敏度）；假正率=（1-特异度）其实可以这样理解，如果一个验证的数据是不均衡的，那么这个在分类的时候，准确率会考虑到不均衡的所有数据。...但是如果是灵敏度和特异度，它只会考虑到正例或者负例，不考虑整体的数据分布。那么回到ROC曲线，这个ROC曲线的两个指标分别为灵敏度和假正率，效果如图： ?

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神经网络的优化算法_梯度下降优化算法

由于梯度方向是函数值变大的最快的方向，因此负梯度方向则是函数值变小的最快的方向。沿着负梯度方向一步一步迭代，便能快速地收敛到函数最小值。...最常见的方法是用一个华东窗口滑过各个数据点，计算窗口的平均值，从而得到数据的滑动平均值。但除此之外，我们还可以使用指数加权平均来对数据做平滑。...从今天往前数k天，它的权值为\(\beta^k(1-\beta)\)。...因此，可以认为指数加权平均计算的是最近\(\frac{1}{1-\beta}\)个数据的加权平均值。通常\(\beta\)取值为0.9，相当于计算10个数的加权平均值。...如果某个方向上梯度震荡很大，应该减小其步长；而震荡大，则这个方向的s也较大，除完之后，归一化的梯度就小了；如果某个方向上梯度震荡很小，应该增大其步长；而震荡小，则这个方向的s也较小，归一化的梯度就大了。

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R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值

该模型预测负臭氧水平如果观察到的臭氧浓度接近于0，则该模型通常会预测负臭氧水平。当然，这不可能是因为浓度不能低于0。再次，我们调查数据找出为什么模型仍然做出这些预测。...:97.00 我们发现，在低臭氧水平下，平均太阳辐射要低得多，而平均风速要高得多。...处理负臭氧水平预测让我们首先处理预测负臭氧水平的问题。最小二乘模型处理负预测的一种简单方法是将其替换为尽可能小的值。这样，如果我们将模型交给客户，他就不会开始怀疑模型有问题。...如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。...因此，如果所有其他特征的值为0，则模型的预测仍将为正。但是，假设均值应等于泊松回归的方差呢？

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精确度召回率 f1_score多大了

返回值 precision : 浮点数(如果average不是None) 或浮点数数组, shape =[唯一标签的数量] 二分类中正类的精确率或者在多分类任务中每个类的精确率的加权平均....如果每个类别的样本数量差不多，那么宏平均和微平均没有太大差异如果每个类别的样本数量差异很大，那么注重样本量多的类时使用微平均，注重样本量少的类时使用宏平均如果微平均大大低于宏平均，那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因...如果宏平均大大低于微平均，那么检查样本量少的类来确定指标表现差的原因召回率召回率指实际为正的样本中被预测为正的样本所占实际为正的样本的比例。...返回值 recall : 浮点数(如果average不是None) 或者浮点数数组，shape = [唯一标签的数量] 二分类中正类的召回率或者多分类任务中每个类别召回率的加权平均值....F1 score可以解释为精确率和召回率的加权平均值. F1 score的最好值为1，最差值为0. 精确率和召回率对F1 score的相对贡献是相等的.

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C++核心准则SF.1:如果你的项目没有正在遵从的其他习惯，为代码文件使用.cpp后缀，为接口文件使用.h后缀

，为代码文件使用.cpp后缀，为接口文件使用.h后缀 Reason（原因） It's a longstanding convention....但是连贯性更加重要，因此如果你的项目已有其他传统，遵守它。...使用.h为所有的头文件命名比较容易，而不是只为试图和C代码一起分享的头文件使用.h后缀。...另一方面，(C++,译者注）实现文件极少和C代码一起分享，通常需要和.c文件区分开来，因此一般最好为所有的C++实现代码使用其他后缀（例如.cpp）。...你的IDE（如果你在使用的话）有可能存在有关后缀的强烈选项。

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一文看懂机器学习指标（一）

图 2 先来介绍一下混淆矩阵图 3 TP：打的标签为正，结果被正确预测为正 FP：打的标签为负，结果被错误预测为正 FN：打的标签为正，结果被错误预测为负 TN：打的标签为负，结果被正确预测为负...F 分数是一个综合指标，为查准率和查全率的加权调和平均。...什么调和平均？我就上网查了一下，还有加权调和平均数，咱们这里只说调和平均我们可以用语言描述调和平均数：数据集的倒数的算术平均数的倒数。...当样本不均衡情况下，会使用ROC指标 ROC (Receiver Operation Characteristic) 横轴为假正例率(False Positive Rate), 纵轴为真正例率(True...曲线绘制过程比如下图会有一个区间范围的阈值，如上图（0.0-1.0）每个阀值产生一个点，将这些点连接起来如果有什么问题可进行留言下次整理一下多标签分类评价指标的计算

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用python重温统计学基础：描述性统计分析

集中趋势分析平均数简单算数平均数，这里没什么好说的加权平均数，应用最广泛。这里举个栗子：武力值高不代表带领军队时的战力，不然关羽岂不是无敌，所以这时候用统御能力加权平均更合适。...几何平均数，多用于流程转化中的平均，比如多步骤的转化率求平均值 data = df['武力'] #简单算数平均数 np.average(data) #加权平均数 np.average(data,weights...偏态系数以平均值与中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度。偏态系数小于 0，因为平均数在众数之左，是一种左偏的分布，又称为负偏。...正态分布的峰态系数是 3，常常计算出来的峰态系数会跟 3 作比较，如果小于 3 则具有不足的峰度，如果大于 3 则具有过度的峰度。...PS:大家可能注意到求出的偏态系数为负数，这是因为在实际应用中，通常将峰度值做减3处理

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R语言线性模型臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型

该模型预测负臭氧水平如果观察到的臭氧浓度接近于0，则该模型通常会预测负臭氧水平。当然，这不可能是因为浓度不能低于0。再次，我们调查数据以找出为什么模型仍然做出这些预测。...:97.00 我们发现，在低臭氧水平下，平均太阳辐射要低得多，而平均风速要高得多。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...因此，如果所有其他特征的值为0，则模型的预测仍将为正。但是，假设均值应等于泊松回归的方差呢？...，加权负二项式模型并不比加权泊松模型更好。

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使用最短路径算法推荐春运回家路线

因为铁路的售票系统估计也是以利益最大化的原则售卖数量很多的热门长线线路，目前有如下几个思路：导出所有往年的预售数据对数据进行清洗，整理成合适的加权平均站点数据使用最短路径算法进行计算铁路图本来想通过选择站点查看对应的站点数据没想到...存入stations.csv表格进行统计以出发点为起点，对不同的站点进行客运量、时间、票价、距离加权平均，得到一个均值。分析方法使用 Python 的 Pandas 库进行数据分析。...计算每个站点的客运量，并根据票价、距离进行加权计算绘制加权站点分布图，并使用最短路径算法进行计算统计。...该算法的时间复杂度为 O(V^3)。 Bellman-Ford 算法： Bellman-Ford 算法是单源最短路径问题的另一种算法，可以处理负权边，但不能处理负权环。...该算法的时间复杂度为 O(VE)。 SPFA 算法： SPFA 算法是 Bellman-Ford 算法的改进版本，可以处理负权边，也能处理负权环。该算法的时间复杂度为 O(VE)。

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知识图谱项目实战(一)：瑞金医院MMC人工智能辅助构建知识图谱--初赛实体识别【1】

三、返回值 precision : 浮点数(如果average不是None) 或浮点数数组, shape =[唯一标签的数量] 二分类中正类的精确率或者在多分类任务中每个类的精确率的加权平均....如果每个类别的样本数量差不多，那么宏平均和微平均没有太大差异如果每个类别的样本数量差异很大，那么注重样本量多的类时使用微平均，注重样本量少的类时使用宏平均如果微平均大大低于宏平均，那么检查样本量多的类来确定指标表现差的原因...返回值 recall : 浮点数(如果average不是None) 或者浮点数数组，shape = [唯一标签的数量] 二分类中正类的召回率或者多分类任务中每个类别召回率的加权平均值....F1 score可以解释为精确率和召回率的加权平均值. F1 score的最好值为1，最差值为0. 精确率和召回率对F1 score的相对贡献是相等的....精确率代表对正样本结果中的预测准确程度，准确率则代表整体的预测准确程度，包括正样本和负样本。 3. 召回率召回率(Recall) 是针对原样本而言的，其含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

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为损失函数定个框架，码隆CVPR 2019提出图像检索新范式

其中 I 表示指示函数，如果 i 和 j 为正样本，则 I_ij 为 1，否则它就等于 0。...例如对比损失，它的基本思想即平均拉近或拉远所有样本；又例如三元组损失（triplet loss），它会选取部分样本来实现拉近或拉远。」...既然各种损失函数都在给样本加权以确定「拉或推」的力度，那么使用什么样的函数来加权就非常重要了。在 GPW 框架下，我们可以了解各种损失函数是怎样做这种加权的。...原论文表 1：不同损失函数为样本对加权所采用的相似性度量，其中 S、N、P 分别表示自相似性、负相对相似性和正相对相似性。...例如给负样本加权，那么计算式可以表示为： ? 其中 λ-S_ij 表示自相似性，S_ik-S_ij 表示相对相似性，上式将两种相似性结合起来。如果将分母的这两项分开，那么它就和前面两种损失函数非常像。

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机器学习-07-分类回归和聚类算法评估函数

F1值 F1是召回率R和精度P的加权调和平均，顾名思义即是为了调和召回率R和精度P之间增减反向的矛盾，对R和P进行加权调和。...以FPR（假正例率：假正例占所有负例的比例）为横轴，TPR（召回率）为纵轴，绘制得到的曲线就是ROC曲线。与PR曲线相同，曲线下方面积越大，其模型性能越好。...其归一化时使用的分母就是IDCG，指推荐系统为某一用户返回的最好推荐结果列表,即假设返回结果按照相关性排序,最相关的结果放在前面,此序列的DCG为IDCG。...MRR（Mean Reciprocal Rank） MRR平均倒数排名，是一个国际上通用的对搜索算法进行评价的机制，即第一个结果匹配，分数为1，第二个匹配分数为0.5，第n个匹配分数为1/n，如果没有匹配的句子分数为...损失函数通常是非负的，并且理想情况下，在预测完全准确时其值为零。

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机器学习中的评价指标

除了使用积分方法计算AP值，实际应用中，还常使用插值方法进行计算。常见的一种插值方法是：选取11个精度点值，然后计算出这11个点的平均值即为AP值。怎样选取11个精度点值呢？...则： AP=（Pmax1+ Pmax2+…+ Pmax11）/11 7 mAP（Mean Average Precision）值 AP是衡量模型在单个类别上平均精度的好坏，mAP则是衡量模型在所有类别上平均精度的好坏...F-Measure F-Measure又称F-Score，是召回率R和精度P的加权调和平均，顾名思义即是为了调和召回率R和精度P之间增减反向的矛盾，该综合评价指标F引入了系数α对R和P进行加权调和，表达式如下...如果IoU阈值设置更高，召回率将会降低，但定位框则更加精确。理想的情况，当然是预测框与真实框重叠越多越好，如果两者完全重叠，则交集与并集面积相同，此时IoU等于1。...比如较常见的，K取值为5，则表示为Top5，代表置信度分数排名前5当中有一个是正确目标即可；如果K取值100，则表示为Top100，代表置信度分数排名前100当中有一个是正确目标（正确的正例）即可。

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