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評判に関する多くのトピックを読みましたが、どれも私のニーズに合いません。Q&Aサイトを実装しています。各投稿（質問/回答）に投票できます。各ユーザーには評価スコアがあります。ユーザーの評判に応じて、各投稿への投票はより重要になります。ただし、たとえば、他の場合は無限にやりたくありません

上記の無限のif/elseを使用せずに投稿の投票を計算するためのより良い方法（式など）を提案してください。私はJavaを使用しています。

私はパンダに次のピボットテーブルを持っています:

加重スコアを計算して新しい列を作成する必要があります。この数式は、映画「101匹わんちゃん (1996)」のスコアを次のように計算します。

どうすればそれを行うことができますか？ありがとう

投票分類子を使用して、さまざまな分類子を組み合わせることができることはわかっています。

分類子ごとに異なる重みで分類子を組み合わせる方法があるかどうかを教えてください。どうすれば Weka でそれを行うことができますか?

属性またはインスタンスに重みを追加できることをグーグルで調べました。しかし、分類器に重みを追加する方法を知りたいです。

加重投票ができない場合、他に方法はありますか? ありがとう。

a、b、c のグレードのフォーラム投稿を格納するデータベースがあります。グレード a に 3 ポイント、グレード b に 2 ポイント、グレード c に 1 ポイントを割り当て、すべてのユーザーの合計ポイントを取得したいと考えています。重みが偶数の場合、次のクエリを使用できます。

しかし、1 つのクエリで加重投稿をカウントするにはどうすればよいでしょうか。フィールドは、post_id、user_id、grade、post_content です。

5K の頂点と D の密度を持つ Java のランダムで大きな連結無向グラフが生成されます。しかし、ランダム V1 とランダム V2 の間にエッジを生成するには、多くの時間がかかります。考えられるすべてのエッジのリストから作成されたエッジを削除し、残りのエッジからランダムなエッジを選択しようとしましたが、やはり時間がかかります。

巨大な接続グラフのエッジをランダムに生成するための高速な方法は何だと思いますか?

スマートな適応型検索エンジンを備えたアプリケーションを構築しようとしています (車の場合など)。4x4 を検索すると、DB は私が持っているすべての 4x4 車 (100 台の車) を返します。違います。つまり、1 か月後に 4x4 を検索すると、以前のサイトとのやり取りとは異なる順序で同じ結果セットが得られるはずです。主にドイツ車が好きでコメントするなら、BMWが一番上で、ランドクルーザーはもっと下にあるはずです。

このランキングは、ユーザー インタラクション中に取得した属性 (例: 車の起源、ユーザーの年齢、ユーザーの場所、車の種類 [4x4、クーペ、ハッチバック]、価格帯) に基づいている必要があります。そのため、取得した各車の結果について、上記の 5 つの属性のパフォーマンスに基づいて評価します。

DBはリポジトリとして利用し、サーバー上でランキングや思考を行うつもりです。私の質問は、検索結果の重み付け/ランク付けにどのようなアルゴリズムを使用すればよいですか?

ありがとう。

傾向スコア マッチングを使用して、ケースとコントロールを一致させました (matchIt パッケージ、比率 1:2)。ここで、重みを使用して両方のグループの年齢変数の独立した t 検定統計を取得したいと考えています (重みは既知です)。

以前に同じコードを使用しましたが、うまくいきました。これは、20 個の obs のサンプル データセットで動作します。10 個の観測点またはデータセット全体 (856 個の観測点) に対して機能しません。私は今何が間違っているのか理解できません。var age の型は整数です。これが私が使用するコードです（すべての被験者は同じデータセット「matched_data」、w = weights varにあります）：

警告メッセージは次のとおりです。

サンプル データセット:

前もって感謝します！

私は大学の課題に解決策を与えようとしています..接続されたツリー T=(V,E) が与えられます。すべてのエッジ e には、特定の正のコスト c..d(v,w) は、ノード v と w の間の距離です..そのようなツリーの中心を見つけるアルゴリズムの疑似コードを与えるように求められます (そのノード他のすべてのノードへの最大距離を最小化します)。

私の解決策は、まず、木の最初の 2 つの背の高い枝を見つけることです。次に、中心は、ルートから H/2 の距離にある背の高い枝になります (H は、2 つの背の高い枝の高さの差です)。 ..疑似コードは次のとおりです。

アルゴリズムを終了

これは正しい解決策ですか??代替のより効率的な解決策はありますか?? ありがとうございました...

Ocp機械学習のアンサンブルを作成しようとしていますが、職業、年齢Age、および性別に基づいて予測を行うコードがありますGender。

最終的な予測のために 3 つの予測を平均化したいのですが、RSME を最小化するために重みを最適化する方法がわかりません。

Genderそれがデータセットを支配するはずだと私は知っています。

コードでの私の試みは次のとおりです。

私は今警告を受け取ります：

これと同じ質問があります 2つの加重グラフと合計の重みをマージする方法.

しかし、理解を深めるために私のRコードを以下に示します。

マージされたグラフの重みは、g1 と g3 (a - b) の同じエッジで 2 でなければなりません

そして、グラフの出力は次のとおりです。

igraph で可能ですか、それとも回避策が必要ですか?