评委算法

⑴ 机器学习中的主动学习算法 有什么

主动学习的算法主要有两种
(1)基于评委的方法 (committee-based methods)
首先用各种不同的学习器对样本进行标注，然后由标注人员对有争议的标注结
果作出最终判断。不同的学习器之间的分歧是由它们对样本标注结果预测的差异所
造成的。
(2)基于置信度的方法
(certainty-based methods)
先由模型给出具有较低置信度的样本，再交给标注人员选择性地进行标注。置
信度的计算通常是由学习器度量
n-最优(n-best)标注结果之间的差异得到的。
下面详细描绘一下基于评委的方法和基于置信度的方法的普遍流程。

基于评委的方法：
(1) 对于由 n
个未标注样本构成的样本组 B 中的每个样本
e，使用从先前标注样本中训练出来的 k 个模型对其进行标注，得到 k
个结果{L1,L2...Lk}，通过{L1,L2...Lk}，对每个 e
测量出具有争议的标注结果De ；
(2) 从样本组 B 中选择出 m
个具有最高 De
值的样本交给标注人员进行标注。把人工标注好的样本加进训练样本库里；
(3)
在扩大后的训练样本库的基础上，再重新得到 k
个模型。首先将语料库划分为连续的n个样本组，贯穿整个语料库，重复地在
n 个样本组中顺序地进行该过程。如果语料库不大，样本 n
正好等于语料库的大小，那么这个过程中的每一步都是在语料库的未标注样本中选择出
m 个全局最优的实例，如果语料库的大小比样本 n
大，那么这个过程是承接进行的。
基于置信度的方法：

(1)从先前标注的样本中训练出一个模型；
(2)对于 N
个未标注的样本组中的每一个样本用模型对其进行标注，评估模型标
注的置信度；
(3)从样本组中选择 m
个具有最低置信度的样本交给标注人员进行标注；

(4)把新标注的样本加进训练语料中；

(5)重复执行以上过程直到标注人员停止或未标注样本用尽。
Hwa
运用基于置信度的方法从 Penn Treebank
语料库学习语法，把学习器对一个样本的标注结果的不确定性等同于该样本的“训练效用值”。如果学习器能够从大量的未标注语料中识别出具有较高训练效用值的
样本的子集，标注人员就不需要花费时间去标注那些不富含信息的样本。基于置信度的方法的难点在于如何构造一种度量方法来评估学习器标注结果的置信度。

⑵ 综合评标法怎么算分

把涉及到的投标人各种资格资质、技术、商务以及服务的条款，都折算成一定的分数值，总分为100分。

评标时，对投标人的每一项指标进行符合性审查、核对并给出分数值，最后，汇总比较，取分数值最高者为中标人。

评标时的各个评委独立打分，互相不商讨；最后汇总分数。比较容易制定具体项目的评标办法和评标标准；评标时，评委容易对照标准“打分”。

1、必须在招标文件中，事先列出需要考评的具体项目和指标以及分数值；

2、按照有关法律法规来制定评标标准，不得擅自修改；比如，价格分占30--60%的比例，不能改变超出范围。

3、分数值的标准不宜太笼统。不可以制定“价格分”为40分，而没有细则；要说明各投标人的具体分数值如何计算；还应细分每一项的指标，包括“技术分30分”包括那些考核指标，如何计算给分或者扣分的标准办法。

(2)评委算法扩展阅读：

其顺序如下：

1、 确定评价项目，即哪些指标采取此法进行评价。

2、 制定出评价等级和标准。先制定出各项评价指标统一的评价等级或分值范围，然后制定出每项评价指标每个等级的标准，以便打分时掌握。这项标准，一般是定性与定量相结合，也可能是定量为主，也可以是定性为主，根据具体情况而定。

3、 制定评分表。内容包括所有的评价指标及其等级区分和打分，格式如下表所示：

4、 根据指标和等级评出分数值。评价者收集和指标相关的资料，给评价对象打分，填入表格。打分的方法，一般是先对某项指标达到的成绩做出等级判断，然后进一步细化，在这个等级的分数范围内打上一个具体分。这是往往要对不同评价对象进行横向比较。

5、 数据处理和评价。

（1） 确定各单项评价指标得分。

（2） 计算各组的综合评分和评价对象的总评分。

（3） 评价结果的运用。将各评价对象的综合评分，按原先确定的评价目的，予以运用。

⑶ 六个评委的打分分别是88分91分90分87分96分,小超的平均数是多少

六个评委的打分分别是88分91分90分87分96分,小超的平均数是多少。
小超的平均分数有两种算法。
一种就是单纯地将所有分数相加，除以个数，即（88+91+90+87+96）÷5=90.4（分）
另一种则是去掉一个最高分，去掉一个最低分，把剩下的分数相加后除以剩下的个数，即：
（88+91+90）÷3≈89.67（分）

⑷ C语言 “评委打分”画流程图或写程序

可以分为以下三步：1.用一个数组记录十个评委的分数，如 int score[10];
2.对数组进行排序，从大到小、从小到大都可以，可以用最简单的冒泡算法
3.去数组下标为1~8的元素，求和再除以8就得到了平均分

⑸ 分组评委怎么折算标准分

要看你算的分数是怎样的,如果是基数的话,就一般的算术平均数就好了,或者是切尾均值,不过切尾均值相对来说有点不公平,如果是比例数的话就要用几何平均数更合理,还有就是用标准差除以均值,比较离散系数,平均数相差不大的话,离散系数小的更好

⑹ C语言 12位评委采用百分制计分，规则是去掉一个最高分，去掉一个最低分，再取平均分。编程，输入各评

首先，说一下这个问题的解题思路，首先，考虑到要使用最高分，最低分，所以
第一步是找出最高分，最低分，
然后将所有分数相加，
第三步，去掉一个最高分一个最低分，
最后将总分除以10，得到结果
，在这里我将给出实例，采用控制台进行人机交互，具体的算法可以拷贝到其他框架中。

#include <stdio.h>
#include <windows.h>

int main( int argc, char **argv )
{
int point[12];

int i=0;
while( i<12 )
{
printf("请输入第%d个分数\n",i+1);
scanf("%d",&point[i]);
i+=1;
}

int min=point[0],max=point[0];
for(i=0;i<12;i+=1)
{
if(point[i]>max) max=point[i];
if(point[i]<min) min=point[i];
printf("%d ",point[i]);
}
double all=0.0f;
for(i=0;i<12;i+=1)
all+=point[i];
all=(all-max-min)/10;
printf("最高分：%d 最低分：%d 最后得分:%f\n",max,min,all);
getchar();
getchar();
}

⑺ 网络征文活动，网友投票，评委一起打分，分数到底怎么算

总分=评委分数*0.8+网友A得票数/（总票数/参赛人数）*0.2
投票得分=网友A得票数/（总票数/参赛人数）*0.2

我本来也想搜怎么解决来着，看到你的帖子了，都过去四年了竟然还没人回答，哎，不禁潸然泪下，我找了一个算法，应该可以的，就算是迟来的爱吧

⑻ 评委顺序排列怎么排

首先按照评委的职称或者是名气、辈分、资格等进行初步排序，分成几类，然后在同一类里按照姓名开始的字母顺序或者姓名笔画排序。

排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。

分内部排序和外部排序，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。

反之，若参加排序的记录数量很大，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。

将杂乱无章的数据元素，通过一定的方法按关键字顺序排列的过程叫做排序。

快速排序、希尔排序、堆排序、直接选择排序不是稳定的排序算法，而基数排序、冒泡排序、直接插入排序、折半插入排序、归并排序是稳定的排序算法。

稳定排序：假设在待排序的文件中，存在两个或两个以上的记录具有相同的关键字，在用某种排序法排序后，若这些相同关键字的元素的相对次序仍然不变，则这种排序方法。

是稳定的。其中冒泡，插入，基数，归并属于稳定排序，选择，快速，希尔，归属于不稳定排序。

就地排序：若排序算法所需的辅助空间并不依赖于问题的规模n，即辅助空间为O。则称为就地排序。

⑼ 关于评标的正确计算方法

一切以招标文件为准。
看你写的两种算法像是“综合评估法”，但“综合评估法”又不单单是商务标与技术标得分之和。一般都是按权重汇总的，商务技术各占一定比例：
投标单位最终得分=商务标得分*商务权重+技术标得分*技术权重
技术标的得分也不一样是（去掉一个最高和一个最低然后平均），如果只有3个技术评委的话，就直接取3个的平均值了。
这个还只是“综合评估法”的，除此方法外，还有多种评标方法，计算方法都不一样。
没有最准确的答案，一切以招标文件为准

⑽ 去掉一个最高分一个最低分，算平均分，然后老师评委占70%，大众评委占30%。用Excel怎么算

没有数据啊 ！！！ 是全部去掉一个最高/最低，还是老师/大众分开算？
数据是老师/大众分开列的，还是混在一起的？公式完全不同的。
大致算法是：
=（总分-最高分-最低分）/数量*占比
总分用sum
最高分用max
最低分用min
数量用count系列