在YouTube团队推荐系统Rank阶段，DNN输出层使用了weighted—LR，这既是这篇论文的一大创新点，也是一大难点。在这里，重新梳理下该算法的思路与推导，并进行推广。理解先说下常见的逻辑回归（LR）模型。LR模型假设数据服从伯努利分布，当某件事情发生，认为其概率为p，则当其不发生，概率为1-p。
那么，其几率比（odds）为：\[odds = \frac{p}{1-p}
\]几率比（od
在软件开发过程中，尤其是APP或者或者游戏中，经常会涉及到这样一种问题：为了刺激用户消费，需要设置一种抽奖功能，用户点击抽奖按钮，会随机获取其中一种奖励，但是问题来了，不能让一等奖太容易抽到，那样的话，岂不是亏大发了，所以，一般来说，会有这样的需求，越大的奖项，抽中的概率越小，越小的奖项，抽中的概率越大，因此，要对不同的奖项设置权重，例如，3等奖抽中的概率是70%，2等奖是20%，1等奖是10%，
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2024-01-26 11:36:40
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## Python中的带权重随机选择字典元素
在编程中，我们经常需要从一组数据中随机选择元素。特别是在需要考虑不同选择的概率时，带权重的随机选择变得尤为重要。Python的字典（`dict`）数据结构可以方便地存储这些元素及其对应的权重。
### 什么是带权重随机选择？
带权重随机选择是指在选择时，每个元素被选中的概率与其对应的权重成正比。例如，当我们有一个字典存储了某些水果及其受欢迎程度时
原创
2024-08-12 04:47:40
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# Python 带权重的随机选择
在编程和数据分析领域，随机选择是一个常见的任务。在某些情况下，简单的随机选择并不够，我们可能希望根据某些特定的权重来进行选择。这种情况下，带权重的随机选择便成为了一个非常有用的工具。本文将探讨如何在 Python 中实现带权重的随机选择，并伴有代码示例和可视化图表的展示。
## 什么是带权重的随机选择？
带权重的随机选择是指在选择项时，每个选择项并不是被均
# 实现Java随机点名器带权重
## 1.整体流程
首先我们需要明确整个流程，下面表格展示了实现Java随机点名器带权重的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------|
| 1 | 创建学生类 |
| 2 | 创建随机点名器类 |
| 3 | 实现带权重的随机点名功能 |
## 2.具体
原创
2024-04-26 06:29:38
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random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。•random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。•random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1•random.uniform(a,b)
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2023-09-04 23:16:34
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# 实现 Java 带权重的随机数
## 引言
在开发过程中，我们经常需要生成随机数。但是有时候我们需要生成带有权重的随机数，即某些数字出现的概率更高。本文将向你介绍如何使用 Java 实现带权重的随机数生成器。
## 流程概述
下面的表格展示了实现带权重的随机数的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 计算权重之和 |
| 2 | 生成随机数 |
|
原创
2023-07-24 12:01:58
214阅读
在开发过程中，我们常常需要根据不同的权重生成随机数。这在游戏、推荐系统等领域都十分常见，确保不同选项被选择的频率与其权重相符。以下是我在解决“Java带权重的随机数”问题的整个过程。
### 环境准备
我们使用Java进行开发，建议使用以下技术栈：
| 技术栈 | 版本 | 兼容性 |
|--------------|-------------
带权重的随机算法
原创
2015-05-12 16:15:47
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1.背景介绍方差是一种统计学和概率论概念，用于衡量一个随机变量的离散程度。它可以帮助我们了解数据的分布情况，并在许多数据分析和机器学习算法中发挥重要作用。本文将详细介绍方差的计算公式、算法原理以及实例代码，并探讨其在现代数据科学和人工智能领域的应用。2.核心概念与联系方差是一种度量数据集中元素离群值的统计量，它可以反映数据的分布情况。在统计学中，方差被定义为所有可能取值减去平均值的乘积的平均值。在
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2024-09-26 09:41:27
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我经常发现自己处于需要对数组或列表进行随机索引的位置,其中索引的概率不是均匀分布的,而是根据某些正权重.什么是快速获得它们的方法？我知道我可以将权重传递给numpy.random.choice作为可选参数p,但是函数似乎很慢,并且构建一个传递它的范围也不理想.权重之和可以是任意正数,并且不保证为1,这使得该方法在(0,1)中生成随机数,然后减去权重条目,直到结果为0或更不可能.虽然有关于如何以简单
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2023-11-10 11:23:20
188阅读
一、背景在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器（这里统称为[目标]）需要选择性调用，而且还支持配置权重。比如有3台服务器，分别给予 20%，30%和 50% 的流量；比如有3个厂商的接相似服务，分别给予 80%，5%，15% 的调用量配比。那么我们该如何实现？二、
原创
2021-10-22 18:17:53
185阅读
请实现抽奖函数rand，保证随机性
输入为表示对象数组，对象有属性n表示人名，w表示权重
随机返回一个中奖人名，中奖概率和w成正比let peoples = [
{ n: 'p1', w: 1 },
{ n: 'p2', w: 100 },
{ n: 'p3', w: 100 }
];
let rand = function (p) {
const totalWeight = p.
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2023-05-19 14:33:42
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今天写了一个js控制页面轮播的功能，如果仅仅使用队列很简单，但是考虑到为每一个页面分配权重的是否变的异常复杂，使用switch和if else也无法解决，于是想到使用js数组实现，思路是将各个轮播的页面抽象成一个对象，各个对象需要手动指定权重值，然后组成一个数组，使用下面封装的函数，将会根据各个对象相应的权重概率返回一个对象，代码如下：/**
* js数组实现权重概率分配
* @param
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2023-10-16 03:18:51
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该方法是常用的带权重随机数生成方法，思路是先将权重值求和total，在0与权重和total之间获得一个随机数rd，遍历权重字典，累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时，返回当前的权重key值，示例代码如下：import random
def random_weight(weight_data):
&nbs
原创
2016-05-29 23:33:32
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因为别人问了我一个问题当时一两分钟没想上来，后面搜索了下，找到了一个文章写的很全。搬过来记一下。原问题是想设计一个算法在一个集合中随便选一个数，但是选出来这个数的概率要和这个数的大小成正比。也就是说希望越大的数被大概率的选出来。这个问题更清晰点儿描述是，有一组数字，他们都带有不同的权重，现在要从中“随机”抽一个数字，但是抽到某个数字的概率要正比于他的权重。假设这个集合中的元素和其对应权重为{‘A’
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2023-08-13 18:10:06
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正向激励首先为样本矩阵中的样本随机分配初始权重，由此构建一棵带有权重的决策树，在由该决策树提供预测输出时，通过加权平均或者加权投票的方式产生预测值。将训练样本代入模型，预测其输出，对那些预测值与实际值不同的样本，提高其权重，由此形成第二棵决策树。重复以上过程，构建出不同权重的若干棵决策树。正向激励相关API：import sklearn.tree as st
import sklearn.ense
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2024-04-09 13:13:36
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按照指定的权重求随机数描述：通常取随机数，取到每个数字的概率都是一样，比如取 n 次，取到某个数的概率都是 1/n。现在情况发生了变化，要随机取的数，每个数字都被设置了一个权值（weight），比如：上面这个图表的含义是：进行随机取数，取到 1 的概率是 1/5，取到 2 概率是 2/5，取到 3 的概率是 2/5。现在要求你使用代码完成这个按照不同权值进行取值的过程。一开始想到方法是：使用一个数
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2023-07-21 15:06:14
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今天又一次去看jdk 7的api的random的时候，对random怎么实现的伪随机数很好奇，在百度中搜索了一下，然后得到了一些启示。 JDK 中有两个随机数类： 一个是 PRNG，也就伪随机数类 java.util.Random，是采用线性同余算法
数据分布特征的测度 集中趋势 权数权数可以是绝对数形式，也可以是比重形式。 平均数为了排除极端值的干扰，可计算切尾均值。 几何平均数(Geometric mean)几何平均数有简单几何平均数和加权几何平均数之分。-简单几何平均数 -加权几何平均数 众数众数是
