看了《LDA数学八卦》和July的博客，里面涉及到好多公式推导。。。感觉好复杂，于是记录一些重点简洁的东西，忽略大批量铺垫，直接回答LDA和PLSA是区别： 在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型（频率派）： 按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，确定主题下的词分布从词分布中按照概率选择一个词”
转载
2024-05-03 21:54:42
57阅读
3D打印作为一种常见的增材制造法，以其无与伦比的自由度，绕过了传统复杂和昂贵的成型加工路线，创造出复杂的几何形状。迅速发展的“无模制造”工艺可以从微观尺度控制宏观结构，进而发现材料的多种未知功能。近日，美国凯斯西储大学高分子科学与工程系的RigobertoC. Advincula教授课题组提出了一种新颖的多功能3D打印方案，采用特殊配方的聚二甲基硅氧烷(PDMS)油墨，结合盐浸方法(即添加盐可以作
转载
2023-11-23 18:40:27
299阅读
# Python 拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling）
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种用于多维空间采样的有效方法，广泛应用于统计学、计算机科学、工程和其他领域。与传统的随机采样相比，LHS能更有效地覆盖整个参数空间，减小采样误差，提升模型的可靠性。本文将介绍LHS的基本概念、原理以及如何在Python中实现该方法，并
由拉丁超立方原理可知，在使用拉丁超立方采样采集的样本点的取值范围都在[0,1]区间内，而在实际问题中，设计变量的取值范围并不一定会在[0-1]区间内，为了保持在[0,1]区间内拉丁超立方采集的样本点的空间分布不变，如何将样本点转换到实际空间。由于样本点每一维都是独立的，因此只分析一维，多维可以直接扩展矩阵。假设样本点在[1,5]区间需要转换到[5,10]区间，且一个样本点x在[1,5]区间取值是2
转载
2023-12-06 21:42:10
273阅读
## 拉丁超立方采样Python
在统计学和机器学习中，采样是一个非常重要的工具，用于从总体中选择一个子集以进行分析。而拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling）是一种高效的采样方法，可以在保持样本代表性的同时减少采样数量。在本文中，我们将介绍拉丁超立方采样的概念，并使用Python来实现这一方法。
### 拉丁超立方采样简介
拉丁超立方采样是一种多维空间中的采样方法
原创
2024-06-30 05:57:41
379阅读
# Python 实现拉丁超立方采样
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种有效的随机采样方法，特别适用于高维度问题。与常规随机采样不同，LHS可以确保在每个维度上样本的均匀分布，从而降低了样本在整个参数空间中聚集的可能性。这种采样方法广泛应用于不确定性分析、计算模型和优化问题中。
## 拉丁超立方采样的原理
拉丁超立方采样的基本思路是将每个维度划
### Python实现拉丁超立方采样
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种用于高维空间中有效抽样的方法。它的目标是通过对每个维度进行分层抽样，确保样本的均匀性，使得样本更能代表整个空间。本文将逐步指导你实现拉丁超立方采样，并提供相应的代码与注释。
#### 整个流程
下面是实现拉丁超立方采样的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# 最优拉丁超立方采样 Python
拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种用于从多维分布中生成样本的统计方法。与简单随机采样不同，拉丁超立方采样确保每个维度都尽可能均匀地覆盖，这对于高维模型的全局敏感性分析、优化和不确定性量化（UQ）等非常重要。本文将介绍如何在Python中实现最优的拉丁超立方采样，并提供相关的代码示例。
## 拉丁超立方采样的基
# 拉丁超立方采样方法及其在Python中的应用
## 引言
在科学研究和工程应用中，采样技术是非常重要的，尤其是在高维空间中。当研究者需要在多变量系统中进行有效的随机采样时，传统的随机采样方法可能会导致一些样本点聚集在一起，从而影响结果的稳定性和准确性。为此，拉丁超立方采样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法应运而生，成为一种高效的采样技术。本文将介绍拉丁超立方
赵国栋+朱泰英+刘三明摘要：在概率与数理统计学的教学中，抽样分布这一概念是个重点也是个难点。如何让学生更直观地理解三大抽样分布，是這部分教学计划的重要环节。本文基于matlab软件，以卡方分布为例，用计算机模拟试验的方法对其进行描述、验证， 提供一种更直观的方法。使学生对抽样分布的内涵有更深刻的理解，提高学生的学习兴趣和理解能力，而且为统计学的理论研究提供一种辅助手段。关键词：抽样分布；卡方分布；
???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 Matlab代码实现?4 参考文献?1 概述拉丁超立方抽样方法LHS最早是由McKay等1[5$提出，现已用于很多领域[60-63]。将LHS应用于结构可靠性分析，可提高数值模拟结构可靠性分析样本代表性，进而提高结构可靠性分析结果 精度与效率。LH重要抽样法与蒙特卡罗重要抽样法类似，都是首先选取样本，用样本的失效频率近似母体的失
转载
2023-11-30 17:40:54
264阅读
文章目录1. 界面认识2. 变量命名3. 数据类型4. 矩阵构造和四则运算5. 程序结构6. 二维平面绘图7. 三维立体绘图8. 线性规划9. 积分 1. 界面认识命令行输入clc：清除命令行窗口命令行输入clear all:清除右侧工作区%：注释代码2. 变量命名区分大小写以字母开头，可以使用下划线3. 数据类型数字：abs()字符与字符串：字符串用单引号、char()、length()矩阵A
转载
2023-12-18 18:37:45
339阅读
很多程序员视 SQL 为洪水猛兽。SQL 是一种为数不多的声明性语言，它的运行方式完全不同于我们所熟知的命令行语言、面向对象的程序语言、甚至是函数语言(尽管有些人认为 SQL 语言也是一种函数式语言)。我们每天都在写 SQL 并且应用在开源软件 jOOQ 中。于是我想把 SQL 之美介绍给那些仍然对它头疼不已的朋友，所以本文是为了以下读者而特地编写的：在工作中会用到 SQL 但是对它并不完全
转载
2024-07-30 08:51:14
52阅读
目录一、定义二、LCA的实现流程1. 预处理2. 计算LCA三、例题例1：P3379 【模板】最近公共祖先（LCA）四、树上差分1. 边差分2. 点差分3. 例题一、定义给定一颗有根树，若节点z既是节点x的祖先，也是节点y的祖先，则称z是x，y的公共祖先。在x，y的祖先中，深度最大的一个节点称为x，y的最近公共祖先(Least Common Ancestors)，记做LCA。如图：LCA(5,7)
转载
2024-01-31 04:44:52
180阅读
# 拉丁超立方体采样（LHS）在 Python 中的实现
拉丁超立方体采样是一种统计方法，用于从多维分布中进行有效的抽样。它比简单随机抽样更能覆盖多维空间，通常用于计算机模拟、风险分析等领域。对于刚入行的小白来说，理解和实现拉丁超立方体采样可能会有些困难，但只要掌握了基本流程，就能顺利完成。本文将为你提供实现拉丁超立方体采样的详细步骤，包括代码实现和注释。
## 整体流程
首先让我们看一下实
文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）LHS方法初始化种群（2）收敛因子的改进（3）非线性惯性权重（4）改进的鲸鱼优化算法流程二、仿真实验测试与分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法为提高WOA算法的寻优性能，对WOA算法的三个方面进行改进，首先利用拉丁超立方体抽样方法初始化种群，增强WOA算法的种群多样性；再将非线性收敛因子取代基
转载
2023-11-30 21:06:55
772阅读
在项目实施过程中，为对工程进度目标进行动态跟踪和控制，在按照进度控制的要求，收集施工进度实际国内常用的钢筋品种中，()的强度最低。A.HRB335B.HRB400C.HRB235D按照我国《建筑工程施工质量验收统一标准》(GB 50300－－2001)，检验批质量验收合格的规定之一是(难以直接用于定量分析，只能对定量分析起一定指导作用的成本偏差分析方法是()。A.曲线法暗龙骨吊顶工程吊顶内填充吸声
转载
2023-12-15 20:29:38
208阅读
## 在Python中实现最优拉丁超立方采样
拉丁超立方采样（LHS, Latin Hypercube Sampling）是一种有效的随机采样方法，主要用于高维空间中的不确定性分析。本文将介绍如何在Python中实现最优拉丁超立方采样，并通过一个具体的案例来说明其应用。
### 问题背景
假设我们要进行一个工程设计的模拟，需要从多个输入变量中进行抽样。这些输入变量可能包括材料强度、负载情况、
实验目的：
1、掌握数据统计与分析的方法；
2、掌握数据插值和曲线拟合的方法及其应用；
3、
4、掌握多项式的常用运算。
实验内容：
1.利用randn函数生成符合正态分布的10×5随机矩阵A，进行如下操作：
A=randn(10,5)；
（1）求A的最大元素和最小元素；max_=max(max(A))
min_=min(min(A))（2）求A的每行元素的和以及全部元素的和；rsum=sum(A
这段时间项目中涉及到多维数据抽样的方法，对于抽样算法以前一直也没怎么关注。但是最近从测试的效果来看，整个抽样效果不是很理想，特别是抽样数据的代表性方面我们希望具有均匀的效果。
最近在网上发现不错的文章就贴上来了
2.5数据规约
Ø 数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近保持原数据的完整性。这样，对归约后的数据集挖掘将更有效，并
转载
2024-07-07 10:30:05
60阅读
