问题标签 [weighted]

我读过很多关于声誉的话题，但没有一个符合我的需要。我正在实施一个问答网站。每个帖子（问题/答案）都可以投票。每个用户都有一个信誉分数。根据用户的声誉，每个帖子的投票权重更大。但是，例如，我不想做无休止的 if else

请提出一种更好的方法（一个公式左右）来计算帖子的投票，而不使用上述无尽的 if/else。我正在使用 Java。

我在熊猫中有以下数据透视表：

我需要通过计算加权分数来创建一个新列。该公式将得出电影“101 Dalmatians (1996)”的分数，如下所示：

我可以知道我该怎么做吗？谢谢

我知道我们可以使用投票分类器来组合不同的分类器。

我可以知道是否有任何方法可以为每个分类器组合具有不同权重的分类器？我怎么能用 Weka 做到这一点？

我用谷歌搜索我们可以为属性或实例添加权重。但我想知道如何为分类器增加权重。

如果不可能进行加权投票，还有其他方法可以做到吗？谢谢。

我有一个数据库，用于存储等级为 a、b、c 的论坛帖子。我想为 a 级分配 3 分，为 b 级分配 2 分，为 c 级分配 1 分，并获得所有用户的总分。如果重量是偶数，我可以使用这个查询：

但是如何在一个查询中计算加权帖子？字段为 post_id、user_id、grade、post_content

将生成一个具有 5K 个顶点和 D 密度的 JAVA 中的随机大连接无向图。但是在随机 V1 和随机 V2 之间生成一条边需要很长时间。我尝试从所有可能的边缘列表中消除一个创建的边缘，然后从剩余的边缘中选择一个随机的边缘，但这又需要很多时间。

您认为以随机方式为巨大的连通图生成边的快速方法是什么？

我正在尝试构建一个具有智能自适应搜索引擎的应用程序（比如说汽车）。如果我搜索 4x4，那么数据库将返回我拥有的所有 4x4 汽车（100 辆汽车） - 但随着时间的推移，我开始查看汽车、喜欢它们、评论它们等，搜索结果的顺序应该是不同的。这意味着 1 个月后，在搜索 4x4 时，我应该得到相同的结果集，其排序方式与我之前与网站的交互不同。如果我主要是喜欢和评论德系车，那么宝马应该排在首位，而陆地巡洋舰应该排在后面。

这个排名应该基于我在用户交互中捕获的属性（例如：汽车来源、用户年龄、用户位置、汽车类型[4x4、双门轿车、掀背车]、价格范围）。所以对于我得到的每辆车的结果，我将根据它在上述 5 个属性上的表现来衡量它。

我打算将数据库用作存储库，并在服务器上进行排名和思考。我的问题是，我应该使用什么样的算法来衡量/排列我的搜索结果？

谢谢。

我使用倾向得分匹配将病例与对照进行匹配（matchIt 包，比例 1:2）。现在我想使用权重（权重已知）获得两组年龄变量的独立 t 检验统计量。

我之前使用过相同的代码并且它有效。它适用于 20 个 obs 的样本数据集；确实适用于 10 个 obs 或整个数据集（856 个 obs）。我现在不知道出了什么问题。var age 的类型是整数。这是我使用的代码（所有主题都在同一个数据集中“matched_data”，w = weights var）：

这是警告信息：

样本数据集：

提前致谢！

我正在尝试为我的大学作业提供一个解决方案..给定一个连接的树 T=(V,E)。每条边 e 都有一个特定的正成本 c..d(v,w) 是节点 v 和 w 之间的距离。我被要求给出一个算法的伪代码，该算法找到这样一棵树的中心（节点最小化到每个其他节点的最大距离）..

我的解决方案首先包括找到树的前两个较高的分支..然后中心将在距离根 H/2 的较高分支中（H 是两个较高分支的高度之间的差)..伪代码是：

结束算法

这是一个正确的解决方案吗？有没有其他更有效的解决方案？谢谢...

我正在尝试创建一个机器学习集合，并且我有基于职业Ocp、年龄Age和性别进行预测的代码Gender。

我想对最终预测的 3 个预测进行平均，但我不确定应该如何优化权重以最小化 RSME。

我知道Gender应该支配数据集。

这是我对代码的尝试：

我现在收到警告：

我有同样的问题，如何合并两个加权图和总权重。

但这里是我的 R 代码以便更好地理解：

合并图中的权重应该是 g1 和 g3 (a - b) 中相同边上的 2

图的输出为：

是否可以使用 igraph 或者我需要一些解决方法？