目录1 参数2 算例实现 2.1 算例2.2 单目标预测-DecisionTreeRegressor2.3 多目标预测MultiOutputRegressor1 参数n_estimators：森林中决策树的数量。默认100 表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。但是相应的，任何模型都有决
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2023-06-25 10:00:01
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目的Python中内置了一个random库，用来产生随机数其内置的算法为梅森算法（Mersenne Twister）梅森算法具体内容可见：我们今天要关心的是梅森算法，也就是预测随机数首先简单了解一下什么是梅森算法梅森旋转算法可以产生高质量的伪随机数，并且效率高效，弥补了传统伪随机数生成器的不足。梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数:由此命名为梅森旋转算法。常见的两种为基于32位的MT1993
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2023-07-29 20:23:12
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Python数据分析入门日记Day5——科学技术库Numpy：生成随机数今天学习了在Numpy中生成随机数，主要运用到random模块，这是关于学习Python科学数据库Numpy的最后一天啦，内容很轻松。1、random.rand()利用random.rand()函数，可以生成在0~1范围内满足均匀分布的随机数。在“()”中输入数字4，将生成4个数字，满足均匀分布。若要生成满足均匀分布的二维数组
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2023-08-26 13:29:16
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1《统计计算》第一部分(随机数的产生原理与算法)--陈雅颂(1稿)随机变量的生成的基本定理 定理： 若F(x)是任意随机变量X的CDF(累积分布函数)，则:Y=F(X) 服从于U(0,1)，且与X的分布特性无关 说明性证明： 令Y=F(X)，F(x)是X的CDF；Y也是一个随机变量，令G(y) 为Y的CDF。 G(y) = P(Y<=y) = P(F(X) <=y) = P(X<
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2023-11-03 22:17:36
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结构化数据的预处理前面所展示的一些示例已经很让人兴奋。但从总体看，数据类型还是比较单一的，比如图片，比如文本。 这个单一并非指数据的类型单一，而是指数据组成的每一部分，在模型中对于结果预测的影响基本是一致的。 更通俗一点说，比如在手写数字识别的案例中，图片坐标(10,10)的点、(14,14)的点、(20,20)的点，对于最终的识别结果的影响，基本是同一个维度。 再比如在影评中，第10个单词、第2
作者：鱼羊出品：量子位（ID：QbitAI）AI时代，以AI之名行骗的“伪AI”产品屡见不鲜，甚至影响越来越广泛。有位名叫阿文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的普林斯顿CS副教授坐不住了。他炮轰道：某些公司为了卖货，利用公众的不了解，不管卖的是什么通通贴上“AI”的标签。更可怕的是，像AlphaGo这样优秀的AI们吸引来了大量的投资者。光环之下，“伪AI”产品同样能募集到巨额资金，
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2023-12-01 15:53:14
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# 深度学习与随机数预测
## 引言
随机数在众多领域均有广泛应用，如金融交易、数据加密和科学模拟等。虽然随机数本身是不可预测的，但利用深度学习技术，我们可以在一定程度上对随机数生成的模式进行捕捉和预测。这也引起了众多研究者的关注，尤其是近些年深度学习的迅猛发展，为这一领域带来了新的可能性。
## 深度学习概述
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通常由多个层级構成的神经元节点组成。
import random...
def main():
a = random.Random()
a.seed(1)
print a.random()这样就可以通过种子取得固定随机值了网上很多只写了一半，导致random.seed(..)调用总报错。。
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2023-06-20 15:22:11
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文章目录前言一、随机数种子二、生成随机数1.random()2.ranint(a,b)3.randrange(start,stop [,step])4.getrandbits(k)三、生成随机序列1.choice(seq)2.samplex(序列,k)3.shuffle(x[,random]) 前言生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机
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2023-08-28 15:33:46
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一、Python标准库中的random函数import random1.random.random()用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.02.random.randint(start,stop)随机生成[start,stop]区间内的整数3.random.uniform(start,stop)填补random()的缺陷，可以设置两个参数，下限和上限，生成区间内的分
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2023-05-26 21:02:06
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这个模块中的随机数是伪随机数，不能应用于安全加密，如果你需要一个真正的密码安全随机数，你需要使用os.urandom()或者random模块中的SystemRandom类来实现random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0random.uniformrandom.uniform(a, b)，用于生成一个指定范围内的随
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2024-06-03 12:37:35
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使用random库：import random-基本随机数函数：seed()、random()-扩展随机数函数：randint()、getrandbits()、uniform()、randrange()、choice()、shuffle()
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2023-07-10 18:28:19
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需要的库：import sysimport time sys.setrecursionlimit(1000000) #手动设置递归深度,如果不设置,当数字取多一些时,快速排序,归并函数因为利用了递归, 会溢出,报错 首先先建立一个函数得出1000个大小在（0，9999）之间的随机数# 随机生成0-10000之间的数值
def getrandata(num):
a =
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2023-08-09 17:09:38
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随机种子random.seed(num)num为空时为真随机，num为一个固
原创
2022-11-18 16:00:56
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# 实现 "python 随机数 for" 的步骤
为了帮助这位刚入行的小白实现“python 随机数 for”，我将按照以下步骤来指导他。下面的表格展示了整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入 random 模块 |
| 步骤 2 | 使用 for 循环生成随机数 |
| 步骤 3 | 打印生成的随机数 |
现在，让我们来逐步解释每个步
原创
2023-09-04 09:55:14
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一 点睛随机数可以通过硬件来生成，也可以通过软件来生成。通过硬件生成的随机数列，是根据传感器收集的热量、声音的变化等事实上无法预测和重现的自然现象信息来生成的。像这样的硬件设备就称为随机数生成器。而可以生成随机数的软件则称为伪随机数生成器。因为仅靠软件无法生成真随机数，因此要加上一个“伪”字。二 伪随机数生成器的结构伪随机数生成器具有“内部状态”，并根据外部输入的“种子”来生成
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2023-12-15 10:27:20
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趣乐博思少儿编程系列趣乐博思少儿编程系列，以乐趣为首要前提，向少儿讲解最基本的计算机科学常识，在动手实践中培养孩子的创造力，思考力，想象力，逻辑思维能力和协同工作能力。针对不同年龄段的孩子，从初始的可视图形化编程逐步过渡到高级计算机语言，并结合开源电子器件进行软硬件结合的项目制作，激发孩子们的积极性和对计算机科学的兴趣。前言 Hello！小朋友们，又见面啦！昨天我们复习了 for 循环的用法和注意
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2024-08-20 21:42:16
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Python中的 random模块用于生成随机数，它提供了很多函数。接下来，针对常见的随机数函数进行讲解，具体如下1. random.random()返回0与1之间的随机浮点数N，范围为0<=N<1.0。接下来，通过一个案例来演示，如下所示：import random
# 生成一个随机数
print("random():", random.random())
# 生成第二个随机数
pr
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2023-11-16 12:22:16
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python中随机数的用法总结 第一部分：numpy中的random模块 numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)生成标准正态分布。括号里是生成的随机数的维度。将会得到一个ndarray or float,(括号里空着就会得到一个float)
>>numpy.random.randn(3,4)
array([[-0.64094426, -0
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2023-11-17 21:17:34
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老规矩，先上目录，1. Random库是什么2. 基本随机函数3.拓展随机数函数4. 实例，用蒙特卡洛方法计算圆周率Random库是什么Random库python中用于生成随机数的函数库。但需要注意的是，Python产生的随机数和我们在概率论中理解的随机数不是一样的。概率论中，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币的正反面），但是计算机不可能产生这样的随机数，它产生的随机数也是在特定条件下产生的确定值
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2023-06-25 10:00:24
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