传统随机森林分类算法采用平均多数投票规则不能区分强弱分类器，而且算法中超参数的取值需要调节优化.在研究了随机森林算法在文本分类中的应用技术及其优缺点的基础上对其进行改进，一方面对投票方法进行优化，结合决策树的分类效果和预测概率进行加权投票，另一方面提出一种结合随机搜索和网格搜索的算法对超参数调节优化.Python环境下的实验结果表明本文方法在文本分类上具有良好的性能.

首先辨析一下概念： 1. loss是整体网络进行优化的目标， 是需要参与到优化运算，更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种“指标”， 比如accuracy，是为了直观地了解算法的效果，充当view的作用，并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss， 可以有两种方式，一种自定义 loss function, 例如： # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) kl_loss = - 0.5 * K.

1 源码为python语言编写。 2 兼容地理加权回归和多尺度地理加权回归。 3 软件及源码由马里兰大学地理科学院提供。

针对粒子滤波算法存在的粒子退化现象和重要性密度函数难以选取等问题，在研究交互式多模型滤波算法的基础上，设计一种基于随机加权自适应IMMUPF算法。首先，该算法在无迹粒子滤波的采样过程中融合了随机加权和交互式多模型滤波的优点，利用无迹卡尔曼滤波算法得到[k]时刻各模型估计最新量测信息的粒子；然后，对该组粒子进行输入交互作为各模型的输入，再经过模型匹配、重采样以及模型概率更新过程；最后，对各模型相对应的粒子进行输出交互，得到所有粒子的随机加权自适应和的表达式，循环更新粒子实现状态估计。将设计的算法应用于GPS/DR组合导航系统中进行仿真计算，结果表明，该算法计算得到的位置误差较UPF和IMMUPF有所减少，东向位置误差控制在[-8 m,+6 m]，北向位置误差控制在[-8 m,+8 m]，提高了GPS/DR组合导航系统定位的解算精度。

主要介绍了python+opencv像素的加减和加权操作的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

地理加权回归分析 GWR4软件安装及使用方法，用于地理加权回归分析，里面有详细的安装方法以及视频讲解结果分析，以及配套数据，跟着学习即可学会哦

通过序贯检测可以提高协作频谱感知的准确度，但是在具有频谱感知数据窜改（spectrum sensing data falsification，SSDF）节点的环境下，系统感知性能急剧下降。为了解决上述问题，提出了一种基于加权序贯检测（weighted sequential probability ratio test，WSPRT）的频谱感知融合算法。通过给每个节点赋予信誉度权值，设置合理的信誉度奖惩方案来区分SSDF节点，从而优化系统感知性能。仿真实验表明，所提出的算法减少了SSDF节点带来的影响，提高了系统的检测准确率和稳定性。

计算有向、加权复杂网络的最短距离和路径

tableone：用于创建“表1”的R包，描述具有或不具有倾向得分加权的基线特征

所谓加权即“突出重点”的意思，也即重点突出某方面特性。之所以要加权是因为在一般的成像过程中，组织的各方面特性（例如：质子密度、T1值、T2值）均对MR信号有贡献，几乎不可能得到仅纯粹反映组织一个特性的MR图像，我们可以利用成像参数的调整，使图像主要反映组织某方面特性，而尽量抑制组织其他特性对MR信号的影响，这就是“加权”。