精华内容
下载资源
问答
  • 常用的随机方法不包括
    千次阅读
    2022-03-21 15:31:47

    1.js的弹窗方法

    1.输出内容:document.write

    2.警告内容:alert(“内容”),弹框只有确定按钮,起到提示作用

    3.确定内容:confirm(“内容”),弹框有确定和取消按钮,分别返回值为true、false

    4.提问窗口:prompt(“弹框内容(不可修改),文本框默认内容(可修改)”),弹框包括确定按钮、取消按钮、文本框,点击确定按钮返回文本框内容、点击取消按钮返回null。

    5.打开新窗口:window.open(, <窗口名称>, <参数字符串>);

    2.js的取整方法

    1. parseInt(5/2) 丢弃小数部分,保留整数部分

    2. Math.ceil(5/2)向上取整,有小数就整数部分加1

    3. Math.floor(5/2)向下取整,丢弃小数部分

    4. Math.round(5/2)四舍五入

    5. Math.min(1,2,3)取最小值

    6. Math.max(1,2,3)取最大值

    3.js获取DOM元素的方法

    1.根据ID来获取元素

    document.getElementById('box')

    2.根据标签来获取元素

     document.getElementsByTagName('div')

    3.根据类名返回元素对象集合

    document.getElementsByClassName('box')

    4.根据指定选择器返回第一个元素对象

    document.querySelector('.box')

    5.根据指定选择器返回所有元素对象

    document.querySelectorAll('li')

    4.js鼠标事件

    1 onclick             --- 鼠标点击执行js函数
    2 onfocus             --- 光标选中执行js函数
    3 onblur              --- 光标移走执行js函数
    4 onmouseover         --- 鼠标移到某个标签执行js函数
    5 onmouseout          --- 鼠标从某个标签移走执行js函数 

    5.js键盘事件

    1.keydown:在键盘上按下某个键时触发。
    2.keypress:按下某个键盘键并释放时触发
    3.keyup:释放某个键盘键时触发

    6.js转换大小写的方法

    1、转换成大写:toUpperCase()
    2、转换成小写:toLowerCase()

    7.js阻止事件冒泡的方法

    1.stopPropagation()
    2.cancelBubble = true

    8.js禁止右键菜单和选中文字

    1.contextmenu 禁用右键菜单
    2.selectstart 禁止选中文字

    9.js拼接和截取字符串

    1. concat  拼接字符串
    2. substr 截取的起始位置    截取几个字符
    substr(2,2)  第一个2是索引号   第二个2是取几个字符

    10.立即执行函数

    ES6 新增的语法形式
    立即执行函数 也称自执行函数  在定义函数的同时 就触发执行函数 
    立即执行函数的语法
                        (函数)()
                        !函数()
                        ~函数()
    (function (){ console.log(222) })(); 
    !function (){ console.log(333) }(); 
    ~function (){ console.log(444) }(); 

    11.js生成随机数

    1.Math.random  获取 0~1.0 之间的随机数
    2.Math.round(Math.random())  随机获取 0 和 1
    3.Math.round(Math.random()*10) 随机获取 0~10 之间的一个整数
    4.Math.round(Math.random()*5+5) 随机获取 5~10 之间的一个整数
    5.Math.round(Math.random()*10+10) 随机获取 10~20 之间的一个整数

    更多相关内容
  • 随机性检测的五项基本检测方法

    万次阅读 2020-08-31 10:57:47
    五项基本检测方法 五项基本检测包括 频数检验(F-检验) 序偶检验(S-检验) 扑克检验(P-检验) 游程检验(R-检验) 自相关检验(A-检验) 1. 频数检验(F-检验) 目的:F-检验用来保证"0"和"1"的个数大致...

    五项基本检测包括

    • 频数检验(F-检验)
    • 序偶检验(S-检验)
    • 扑克检验(P-检验)
    • 游程检验(R-检验)
    • 自相关检验(A-检验)

    1. 频数检验(F-检验)

    目的:F-检验用来保证"0""1"的个数大致相同

    输入n比特序列样本Z,显著性水平α

    输出:检验通过或检验失败

    步骤:(参见文[1]的5.4.4节)

    1. 在此序列截断中统计比特“0”和“1”的个数,分别记为n_0n_1

    2. 计算检验统计量

    V=\frac{(n_0-n_1)^2}{n}

    (该检验统计量服从自由度为1的开方分布)

    3. 计算P-value=igamc(1/2,V/2)。如果P-value\geq \alpha,则认为待检序列通过本检验。

    注1:步骤3和也可改为比较验统计量V与其对应的临界值B(显著性水平α与临界值B的部分取值如下表),即,如果V\leq B,则认为待检序列通过本检验。

    表1 F-检验的显著性水平与临界值B的部分取值

    显著性水平α

    临界值B

    0.05

    3.841

    0.01

    6.635

    0.001

    10.828

    0.0001

    15.137

    2. 序偶检验(S-检验)

    目的:F-检验用来保证合理的转移概率:连续码彼此相同或相异的概率大致相

    等,即每个比特都独立于它前面的比特。

    输入n比特序列样本Z,显著性水平α

    输出:检验通过或检验失败

    步骤:(参见文[1]的5.4.4节)

    1. 在此序列截断中统计比特串“00”、“01”、“10”、“11”的个数,分别记为n00,n01,n10,n11;统计比特“0”和“1”的个数,分别记为n0,n1

    2. 计算检验统计量

    (该检验统计量近似服从自由度为2的开方分布)

    3. 计算P-value=igamc(1,V/2)。如果P-value\geq \alpha,则认为待检序列通过本检验。

    注1:步骤3和也可改为比较验统计量V与其对应的临界值B(显著性水平α、临界值B的部分取值如下表),即,如果V\leq B,则认为待检序列通过本检验。

    表2 S-检验的显著性水平α与临界值B的部分取值

    显著性水平α

    临界值B

    0.05

    5.991

    0.01

    9.210

    0.001

    13.816

    0.0001

    18.421

    3. 扑克检验(P-检验)

    同GM/T 0005-2012《随机性检测规范》的扑克检测。

    算法描述略。

    表3 S-检验的显著性水平α与临界值B的部分取值

    显著性水平α

    临界值B

    (m=4)

    临界值B

    (m=8)

    0.05

    24.996

    293.248

    0.01

    30.578

    310.457

    0.001

    37.697

    330.520

    0.0001

    44.263

    347.654

    4. 游程检验(R-检验)

    同GM/T 0005-2012《随机性检测规范》的扑克检测。

    算法描述略。

    表4 R-检验的显著性水平α与临界值B的部分取值

    显著性水平

    临界值B

    0.05

    1.96

    0.01

    2.58

    0.001

    3.29

    0.0001

    3.89

    5. 自相关检验(A-检验)

    同GM/T 0005-2012《随机性检测规范》的扑克检测。

    算法描述略。自相关的统计量服从正态分布,表略。

    参考文献

    1. A. Menezes, P. van Oorschot, S. Vanstone. Handbook of Applied Cryptography[M]. CRC Press, 1996.
    2. GM/T 0005-2012 随机性检测规范.

    展开全文
  • 随机搜索(Random Searching)算法

    千次阅读 2019-01-08 12:12:23
    个人理解,随机搜索是一种在巨大数据规模下执行一个耗时上无法接受的程序的优化方法。 它可以用以对一个搜索算法施展优化的前提是: 1、数据规模大,精确的结果难以在一定时间计算出。 2、结果的些许的精确能够...

    个人理解,随机搜索是一种在巨大数据规模下执行一个耗时上无法接受的程序的优化方法。
    它可以用以对一个搜索算法施展优化的前提是:

    1、数据规模大,精确的结果难以在一定时间计算出。
    2、结果的些许的不精确能够被接受。
    3、求取的结果是最优化(optimization)问题,有一个成本计算模型。

    以上自己总结,欢迎补充。

    下面还是一步步深入随机搜索算法叙述,也有人把有导向的随机搜索算法称为启发式搜索。

    一、最基本的随机搜索

    顾名思义,就是随机的搜索,没有特别的要说的,举个例子:有十亿个数字,我想搜索十万次就找出一个比较理想的最小(大)数。这就是一个简单的应用随机搜索的一个场景。这时候我们需要设计一个随机取样的函数,然后在十亿个数里取出十万个数进行比较获取最小(大)的数。虽然后最的结果不精确,但是如果并不需要知道确切的最优值的时候,这还是非常棒的提高程序效率的算法。

    这只是一个简单的样例,当然还有许多其他场景会用到随机搜索。但是这种模型非常简单,有时候并不能给出令我们满意的结果,我们还需要对其一步步进行改进。但是核心的思想就是这样的,以后的都是围绕这一思想进行的,这先提前说一下。

    二、爬山搜索算法

    爬山搜索算法是一种简单的贪心改进,通过基本的搜索算法我们发现,我们并没有利用到已经获得的最优解(假如十亿个数字按一定多项式分布),而是粗暴的进行了随机抽样求取最优解(简单粗暴有时候确实非常好)。贪心策略的假如,使随机搜索算法的效率和准确性有一个较好的提升。如下图所示:
    爬山算法
    图中有ABCDE五个点,我们想搜寻曲线中最高点,如果我们起始点随机选取到了C点,根据贪心策略,我们会向比C更高的点搜索过去,以此递归能够找到最高点A。同样的如果随机选取的E点同样的搜到最高点A。只有随机开始点在D的位置,我们才能够搜到真正的最高点B。由此我们可以发现爬山搜索算法的一个缺陷,就是比较容易陷入局部最优解中。

    一个简单的消除(可能也消除不了)该缺陷的方法就是,我们多次执行该搜索算法,以期随机选取的开始点落在B点两侧的下降曲线上。最后再比较多次执行爬山搜索算法的结果获取更理想的解。有时候被称为“多重爬山算法”。

    三、模拟退火算法(Simulated Annealing、SA)

    模拟退火来自冶金学的专有名词退火。退火是将材料加热后再经特定速率冷却,目的是增大晶粒的体积,并且减少晶格中的缺陷。材料中的原子原来会停留在使内能有局部最小值的位置,加热使能量变大,原子会离开原来位置,而随机在其他位置中移动。退火冷却时速度较慢,使得原子有较多可能可以找到内能比原先更低的位置。
    模拟退火的原理也和金属退火的原理近似:我们将热力学的理论套用到统计学上,将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子;分子的能量,就是它本身的动能;而搜寻空间内的每一点,也像空气分子一样带有“能量”,以表示该点对命题的合适程度。算法先以搜寻空间内一个任意点作起始:每一步先选择一个“邻居”,然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率。可以证明,模拟退火算法所得解依概率收敛到全局最优解。

    以上模拟退火介绍引自wiki,简单的说就是在爬山搜索算法的基础上,添加一个概率函数,这个函数能给出一个概率值来决定是否选取该解当当前一步骤下的局部最优解,即有一定概率能够跳出局部最优解。

    模拟退火算法新解的产生和接受可分为如下四个步骤:

    1、由一个产生函数从当前解产生一个位于解空间的新解;为便于后续的计算和接受,减少算法耗时,通常选择由当前新解经过简单地变换即可产生新解的方法,如对构成新解的全部或部分元素进行置换、互换等,注意到产生新解的变换方法决定了当前新解的邻域结构,因而对冷却进度表的选取有一定的影响。
    计算与新解所对应的目标函数差。因为目标函数差仅由变换部分产生,所以目标函数差的计算最好按增量计算。事实表明,对大多数应用而言,这是计算目标函数差的最快方法。

    2、判断新解是否被接受,判断的依据是一个接受准则,最常用的接受准则是Metropolis准则: 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解S,否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解S。

    3、当新解被确定接受时,用新解代替当前解,这只需将当前解中对应于产生新解时的变换部分予以实现,同时修正目标函数值即可。此时,当前解实现了一次迭代。可在此基础上开始下一轮试验。而当新解被判定为舍弃时,则在原当前解的基础上继续下一轮试验。

    4、模拟退火算法与初始值无关,算法求得的解与初始解状态S(是算法迭代的起点)无关;模拟退火算法具有渐近收敛性,已在理论上被证明是一种以概率1 收敛于全局最优解的全局优化算法;模拟退火算法具有并行性。

    算法步骤引自wiki,看wiki上说的已经很清晰了,所以就粘贴过来不再改了。说一下这个接受新解概率的问题,也是算法的关键部分。上述概率公式就是退火过程中原子选择新位置的概率的原理转换过来的,在退火的过程开始阶段,会有较大的概率接受较差的解。随着退火过程的不断进行,算法越来越不可能接受较差的解,直到最后只能接受最优解。比多重爬山算法更可靠,被证明以概率1收敛全局最优解,注意是收敛于全局最优解,而不是一定是全局最优解。(最后细说)

    ps:额外说一下,这里模拟退火算法看起来有点聚类算法中K-Means算法的味道,只是比前者多一个概率函数。而我们又知道K-Means算法是有一定概率陷入局部最优解的。那是不是能够在K-Means算法中添入概率函数来改进该算法呢?可以的,其实K-Means算法更类似爬山算法,每次只接受最优解,如果我们每次在选取K个中心点的过程中,添加这一概率函数,使其有一定概率选取周围一些非局部最优点的话,就可以了,或者设计一个模型来选取新点。

    模拟退火算法,如果模型建的够好,都是能够改进其他穷举搜索算法的。当然别忘了随机搜索算法应用的前提。

    四、遗传算法(Genetic Algorithm、GA)

    这个算法也是受自然科学的启发,模拟生物种群的进化,实现的一种计算机模拟算法。算法中参考了种群(population)的形成、进化、物竞天择等概念,有颜色体串(基因串,即某一题解),发生交叉(crossover)、配对(breeding)、变异(mutation)等行为,繁殖产生新的一个更接近全局最优解的新种群,这样递归下去到某一步结束种群的发展。

    算法步骤:

    1、选取初始种群
    2、评价种群个体的适应度
    3、按比例选择产生下一个种群
    4、改变种群
    5、判断停止条件,不满足则返回第二步循环执行

    初始种群的选取一般可以随机的选取一些题解。种群个体适应度就是根据成本函数计算出的花费。按比例选择下一代,一般会较高比例选取适应度高(花费低)的个体,也称之为精英选拔,按较低比例选取其他适应度低的个体。这样就产生了新的种群,新种群的组成还没完,还要包括第四步的改变种群,也就是交叉、配对、变异等操作,对已经加入新种群的个体进行修改产生新的个体。一般简单的操作就是进行一些题解的范围的、随机的修改、部分的值的互换、按规则合并等操作。这样一个全新的种群就产生了。然后就是继续评价种群适应度继续选拔。迭代到得到满意解或一定次数为止。

    过程中比较关键的一些值还是需要经过多次计算来确定合适值的选取的,比如精英选拔比例,变异概率,成本函数,种群数量等,这些值如果选取还需根据自己需要进行实验而定。

    一般的终止条件有:

    1、进化次数限制
    2、计算耗费的资源限制
    3、得到一个满足的最优个体
    4、适应度不发生变化
    5、人为干预

    当然也可以组合使用。

    本篇先说这四个随机搜索的算法,还有其他的随机搜索算法,像:局部搜索、禁忌搜索、蚁群算法、人工免疫系统(AIS)算法、人工免疫系统(AIS)、粒子群优化(PSO )、引力搜索算法( GSA )、蚁群聚类方法( ACCM中) 、随机传播搜索( SDS )等等,非常多,自己也需要学习消化和实践,改篇再述。如有问题请留言指正,非常感谢。

    最后,很难优化的一个问题:

    在上图的最右边,有一个狭长的成本最低区域,接近它的任何解都可能被排除在外,因为这些解的成本都很高,所以我们几乎没有概率得到这样一个全局最小值的途径。这是随机化算法的共同缺陷,没有很好的解决途径。

    展开全文
  • 概率论 随机变量及常用6大分布整理

    千次阅读 2021-06-03 10:42:23
    随机变量 随机变量定义: 样本空间为Ω,随机变量X表示样本空间Ω中的一个样本点(样本空间和随机变量的关系类似于实数轴上的x轴和自变量x的区别)。如随机抛掷一枚骰子,X就是表示骰子的点数。 分布函数 分布函数...

    随机变量

    随机变量定义:
    样本空间为Ω,随机变量X表示样本空间Ω中的一个样本点(样本空间和随机变量的关系类似于实数轴上的x轴和自变量x的区别)。如随机抛掷一枚骰子,X就是表示骰子的点数。

    分布函数

    分布函数定义:
    F(X)=P(X<=x)
    离散型随机变量的分布函数:
    在这里插入图片描述
    连续性随机变量的分布函数:

    在这里插入图片描述
    分布函数的性质:
    1.非降性
    F(x)是一个非递减函数
    2.归一性
    在x趋向于+∞时,F(x)趋向于1
    3右连续性
    因为 F(x)是单调有界非减函数,所以其任一点x0的右极限F(x0+0)必存在。

    数学期望

    在概率论和统计学中,数学期望(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

    离散型随机变量的期望:
    在这里插入图片描述
    连续型随机变量的期望:
    在这里插入图片描述
    性质:
    1.E©=C
    2.E(CX)=CE(X)
    3.E(X+Y)=E(X)+E(Y)
    4.当X和Y相互独立时,E(XY)=E(x)E(y)

    方差

    方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。
    D(x)=E ( ( X-E( X ) )2)

    离散型变量的方差:
    在这里插入图片描述
    随机型变量的方差:
    在这里插入图片描述
    展开上式可得:
    在这里插入图片描述
    性质L:
    D©=0
    D(CX)=C2D(X)
    D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2E( (X-E(X))*(Y-E(Y)) )
    若X,Y相互独立,则D(X±Y)=D(X)+D(Y)

    离散型随机变量三大常见分布:

    1.两点分布(伯努利分布)
    定义:
    一个非常简单只有两个可能结果的试验,比如正面或反面,成功或失败,有缺陷或没有缺陷,病人康复或未康复。记为X~(0,1)

    分布律:

    X01
    P(1-p)p

    性质:
    期望E(X)=p
    方差D(X)=p(1-p)

    2.二项分布
    定义:
    在n次独立重复的伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数,则X的可能取值为0,1,…,n,且对每一个k(0≤k≤n),事件{X=k}即为“n次试验中事件A恰好发生k次”,随机变量X的离散概率分布即为二项分布。
    可以简单理解为多次抛硬币事件的概率分布。
    记做X~b(n,p)

    分布律:

    X01。。。k
    PC0p0(1-p)(n)C1p1(1-p)(n-1)。。。Ckpk(1-p)(n-k)

    性质:
    期望E(X)=np
    方差D(X)=np(1-p)
    就是在两点分布的基础上乘以一个n

    泊松分布:
    定义:
    二项分布的近似解,当n非常大,p非常小,计算十分复杂时,可以用泊松公式求近似解。(n>200,p<0.05) 记做X~P(λ)

    概率函数:
    λ表示数学期望,即np
    k表示事件发生的次数
    在这里插入图片描述
    性质:
    期望E(X)=λ=np
    方差D(X)=λ

    均匀分布
    定义:
    均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为X~U(a,b)。

    概率密度函数:
    a表示区间上界,b表示区间下界
    在这里插入图片描述
    性质:
    期望E(X)=(a+b)/2
    方差D(X)=(b-a)2/12

    指数分布:
    定义:
    指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟,它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外,还可以在其他各种环境中找到。记做X~ E(λ)

    概率密度函数:
    λ表示期望的倒数
    在这里插入图片描述
    性质
    期望E(X)=1/λ
    方差D(X)=1/λ2

    正态分布(高斯分布)
    定义:
    若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为X~N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

    概率密度函数:
    在这里插入图片描述
    标准化:

    将Y化为x的形式,转换为标准正态分布,方便查表计算。也可以用来算μ和σ。
    F((96-0.5)/σ)=0.05,查表的到(96-0.5)/σ=2,可以求得σ。
    在这里插入图片描述
    性质
    期望E(X)=μ
    方差D(X)=σ2

    到这里概率论的基础就完结了,开始上数理统计部分了。概率论对深度学习帮助挺大的,主要是帮助理解概念,方便搭建更优化的神经网络。

    展开全文
  • 常用的图像增强方法

    千次阅读 2022-04-14 11:27:13
    常用的图像增强方法 图像增强(image augmentation)指通过剪切、旋转/反射/翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比度变换、噪声扰动、颜色变换等一种或多种组合数据增强变换的方式来增加数据集的大小。...
  • 机器学习分类算法之随机森林(集成学习算法)

    千次阅读 多人点赞 2022-02-08 21:00:52
    随机森林模型提高方法 最大特征数(max_features) 子树的数量(n_estimators)最重要的 最大深度(max_depth) 内部节点再划分所需最小样本数(min_samples_split) 叶子节点最少样本数(min_samples_leaf) ...
  • 包括随机裁剪、翻转、直方图均衡化、gamma变换、滤波和随机噪声及其python实现。图像数据增强广泛用于深度学习的训练,对模型的性能提升有很大的帮助,这里列出了图像数据增强的几种方式; ...
  • 1.平衡数据集的评估指标有哪些? 评估指标1:recall,Precision,F-score,其中F-score是两者的中和,一般认为F-measure越高,分类器的性能越好; Precision就是提交给用户的结果里边,究竟有多少是对的; Recall...
  • java中获取随机数、随机字符串常用方法

    万次阅读 多人点赞 2016-07-22 17:23:24
    在日常工作当中,经常会有需要获取随机数、随机字符的需求,如:生成随机数验证码、生成随机字符串...这些场景其根本都在于随机数的生成,本文将对java当中生成随机数、随机字符等常见应用场景及获取方法进行简单小结。
  • 常用数据增强方法(基于pytorch)

    千次阅读 2020-11-01 11:50:25
    技术重要,而是思想。 原则:让训练集与测试集更接近 关于名称: 数据增强、数据扩增、数据增广 都是他。 方法分类: 空间位置:如平移 色彩:如灰度图、色彩抖动 形状:如放射变换 上下文场景:如遮挡、填充 具体...
  • 所谓概率抽样,是指按照一定的概率从构成总体的所有单元中随机选择一部分单元进入样本的抽样方法。 主要介绍简单随机抽样 、分层抽样 、整群抽样 、系统抽样 以及多级抽样这五种概率抽样方法。 1. 简单随机抽样 >...
  • Js中Math常用方法

    千次阅读 2022-04-20 12:41:07
    math是JavaScript的一个内置对象,它提供了一些数学属性和方法,可以对数字进行计算(用于Number类型)。 math和其他全局对象不同,它不是一个构造器,math的所有方法和属性都是静态的,直接使用并传入对应的参数。 ...
  • 常用的5种数据分析方法有哪些?

    万次阅读 2021-01-06 08:07:43
    常用的数据分析方法有5种。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...
  •   本文详细介绍基于Python的随机森林(Random Forest)回归算法代码与模型超参数(包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等)自动优化代码。   本文是在上一篇博客1...
  • 常用的抽样方法

    万次阅读 2017-06-20 18:56:06
    在数据挖掘的实际工程中,多数时候需要从总体中抽取样本来进行模型预测。抽样的方法有多种,此处例举常见的几种。
  • 随机生成姓名(汉字起名)

    热门讨论 2012-12-05 22:03:21
    包括百家姓,嘿嘿,为了使生成的名字更普遍一些,选择了提高前十姓的机率。 男性名和女性名,各取了1300个做字典,随机生成。 如果您给孩子起名,可以参考一下。 ^_^ 定义一个参数,可以选择一次生成多少个汉字...
  • 常用数据科学方法总结梳理笔记

    千次阅读 2019-05-10 16:27:06
    常用数据科学方法 【未经允许,不得转载】 ...
  • 自20世纪90年代末,研究人员开始注意到类别平衡问题起,已有多种学习技术被开发并用于解决此问题,主要包括以下几种。 样本采样技术 样本采样,也称数据层处理方法,顾名思义,即通过增加少数类样本或减少多数类...
  • 小目标检测常用解决方法

    千次阅读 多人点赞 2021-12-31 15:03:31
    由此所导致特征表达能力弱,也就是在提取特征的过程中,能提取到的特征非常少,这利于我们对小目标的检测。 另外通常网络为了减少计算量,都使用到了下采样,而下采样过多,会导致小目标的信息在最后的特征图上...
  • 常用的降维方法

    千次阅读 2018-09-17 15:19:10
    什么是降维? 大数据时代,随着数据的...举个例子,描述一个人的各项特征里包括身高体重,在我们想要解释这个人的身体状况或者体质时,就可以通过身高体重来计算得到这个人的体质指数,那么二维的身高体重转换成...
  • 预测性分析及常用预测方法

    万次阅读 2020-11-06 14:43:18
    预测性分析及常用的预测方法 预测的目的 数据分析最重要的目的就是从数据中寻找规律,找到能够指导我们未来实践的原则和方法,是产生智慧的主要途径。所以预测分析是数据分析的终极目的。虽然数据分析承担了很多功能...
  • Js中Math常用方法整理

    千次阅读 2021-06-02 16:52:19
    它具有数学常数和函数的属性和方法。 在今天的文章中将介绍Math对象的一些有用方法。 1. Math.min() Math.min()是js数学库中的函数,用于将所有传递的值中的最小值返回给该方法。 Math.min(0,150,30,20, -8, ...
  • 几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)

    万次阅读 多人点赞 2020-07-31 20:44:36
    几种常用信号平滑去噪的方法(附Matlab代码)1 滑动平均法1.0 移动平均法的方法原理1.1 matlab内自带函数实现移动平均法1.2 利用卷积函数conv()实现移动平均法1.3 利用filter滤波函数实现移动平均法1.4 移动平均的...
  • 一 arcgis10.6种有这两种方法深度学习与图像分类图像分类是基于不同地物光谱、形状等特征差异将影像...ArcGIS Pro集成的机器学习图像分类方法包括:最大似然分类,随机树,支持向量机等。在Pro 2.1中,ArcGIS提供2个...
  • 数学建模13种常见方法

    万次阅读 多人点赞 2018-11-24 10:22:00
    下面来介绍一下数学建模大赛中常用的13中建模方法: 1、层次分析法,简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡...
  • 常用 Random类Java Random.nextInt()方法随机产生某个范围内的整数Random.nextInt()方法,是生成一个随机的int值,该值介于[0,n)的区间,也就是0到n之间的随机int值,包含0而包含n。语法int nextInt() //随机...
  • 本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运,方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好,大家可以看一下!好东西多分享!...随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Sim
  • 异常值检测的常用方法简述

    万次阅读 2019-06-17 23:12:02
    常用的异常值检测方法如下 1. 简单的描述性统计分析方法 2. 3原则方法 3. 箱型图分析方法 4.Z-score方法 5.DBSCAN方法 6.孤立森林(Isolation Forest)方法 异常值定义 异常值是指样本中的个别值,其数值...
  • 数据平衡的处理方法

    万次阅读 2019-04-05 22:20:30
    下面介绍几个常用的处理数据平衡的方法: 1、上采样 SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法,该方法类似KNN算法,首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本,并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 237,116
精华内容 94,846
热门标签
关键字:

常用的随机方法不包括