7.1 梯度下降与随机梯度下降梯度下降也叫最陡下降（steepest descent） 使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值。梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解。 学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常需要通过多次实验找到。 当训练数据集样本较多时，梯度下降每次迭代的计算开销较大，因此随机梯度下降通常更多使用。7.1.1 小批量随机梯度下降小批量随机梯度下
1.两点分布——离散型概率分布2.二项分布——离散型概率分布3.泊松分布——离散型概率分布 泊松分布的期望和方差都是参数λλ!import numpy as np
a = np.random.poisson(55,size=(4,))
print(a)
print(type(a))
>>> [46 50 39 57]
<class 'numpy.ndarray'>4.
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2023-08-10 21:23:15
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# PyTorch中的均匀分布
## 引言
在机器学习和深度学习中，随机数生成是一个极其重要的概念。无论是在初始化神经网络的权重，还是在数据增强时，合理产生随机数可以极大地影响模型的性能。在众多随机分布中，均匀分布是一种很基础也很重要的分布。PyTorch提供了便捷的工具来生成均匀分布的随机数。本文将介绍PyTorch中的均匀分布的概念，并通过示例代码展示其应用。
## 理解均匀分布
均匀
tensor常用数学操作1. 随机数1.1 torch.rand() - 均匀分布数字1.2 torch.randn() - 正态分布数字2. 求和2.1 torch.sum(data, dim)2.2 numpy.sum(data, axis)3. 求积3.1 点乘--对应位置相乘3.2 矩阵乘法4. 均值、方差4.1 torch tensor.mean() .std()4.2 numpy a
机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。与此同时，从更细的角度来说，随机变量的概率分布也是我们必须理解的内容。在这篇文章中，项目作者介绍了所有你需要了解的统计分布，他还提供了每一种分布的实现代码。
发现自己对各种分布不太熟悉，决定趁此机会整理一下，看有没有比较好的记忆方法。各种分布最重要的理解它的实际意义，都是解决什么问题的，其次是公式的含义。所以下面都按以下几点来展开：实际意义、数学表达、对表达式的解释。目录一、离散型变量的分布1. 0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2. 二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3. 泊松分布 X~P(λ)4. 几何分布 X~G(
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2023-10-12 13:25:15
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原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
import numpy as npscore=np.array([[80,89,86,67,79], [78,97,89,67,81], [90,94,78,67,74], [91,91,90,67,69], [76,87,75,67,86], [70,79
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2023-09-12 22:42:59
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示
因为概率问题，所以需要测试一下python的随机数分布。到底是平均（均匀）分布，还是正态（高斯）分布。测试代码如下：#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
# =================================
# Describe : 测试random随机数分布
# D&P Author By: 常
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2023-05-22 11:48:29
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unifrnd函数较详细解释均匀分布随机数： 均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。1.unifrnd(3,5) 产生一个3~5的均匀随机数>> unifrnd(3,5)
ans
生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
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原创
2022-12-23 12:41:59
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## Python均匀分布
在统计学和概率论中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种概率分布，它的概率密度函数在一个区间内是常数。在统计分析和模拟中，均匀分布是非常常见的一种分布，也是一种最简单的连续概率分布之一。
### 均匀分布的特点
在均匀分布中，每个值都有相同的概率被选中，概率密度函数如下所示：
方法用于生成在
randn()方法用于生成标准正态分布随机数，即均值为0，方差为1的正态分布。
randint()方法用于生成指定范围内的随机整数。
normal()方法用于生成从均值为 mean ，标准差为 std 的正态分布中生成随机数。
full()
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2023-09-25 05:58:59
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文章目录1.生成数组,设置指定的数据类型，输出0-10的数据，步长为2,调整数据类型2.一二三维数组,更改数组形状,在不知道t5元素个数的情况下，将其变成1维数组,数组的计算函数3.读取csv文件,进行转置方法4.读取csv文件取不连续的行，列5.下面的方式对numpy设置值6.数组的拼接7.数组的行列交换8.两个表格合并拼接案例9.输出特殊数组10.numpy生成随机数11.生成均匀分布，生成
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2023-09-22 16:17:22
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# Java中的均匀分布
在数学和统计学中，均匀分布（Uniform Distribution）是一种简单但常用的概率分布。均匀分布表示在一个有限的区间内，每一个数值都有相同的概率被选中。在Java中，我们可以使用一些内置的类和方法来模拟和处理均匀分布。
## 均匀分布的概念
在统计学中，均匀分布是一种简单的概率分布，也被称为矩形分布。它的特点是在一个有限的区间内，每个数值的概率密度相等。均
原创
2023-08-09 20:25:25
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在实现粒子系统时，希望粒子能均匀分布在某个范围内，很容易想到C++标准的随机数发生器（实际是产生的是伪随机数，一般使用所谓的线型同余法），但随机数的“均匀分布”需要无限多个样本，才能表现出均匀分布的特征，在一段短的时间内，经常产生一些不均匀。（如果是均匀的，那么买彩票就能根据以前出现的号码推断以后出现的号码。） 如果用随机数生成平面内的粒子坐标，将会得到不太均匀的分布，这里经过一番思考，
这种算法可以用抽样的方法模拟任何一种分布，计算其均值、方差等特征，前提是知道该分布的密度函数，但不必知道其分布函数。 目录引例一引例二Metropolis Hasting算法马尔科夫链（Markov chain）随机游走（Random Walk）应用检验 引例一先来看一个简单的小例子，即给出一些均匀分布的随机数，我们可以模拟指数分布。模拟过程如下： 首先生成一些[0,1]均匀分布的随机数，可以看作
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2023-08-31 14:03:40
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