本文包括以下几个部分：RANSAC定义RANSAC原理RANSAC过程RANSAC应用1. 定义RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。原本是用于数据处理的一种经典算法，其作用是在大量噪声情况下，提取物体中特定的成分。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数, 可以改善最小二乘法在有异常数据时拟合的
有这样一个问题： 随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤N 。 看到这个题目，你想到了什么？ 每个人抽中的概率都是1/N 。 可以简单说明一下：抽中的概率是1/N，成立。当k=2时，在剩下的 N-1 个中随机选：1/(N-1)，由于第1次没有选中它， 而是在另外N-1个中选：(N-1)/N，因此概率为
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2023-11-26 08:58:44
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# 实现Java真随机函数
## 一、整体流程
首先，我们需要导入Java中的Random类，该类可以帮助我们生成随机数。然后，我们需要使用Random类的方法来生成真随机数。
以下是整体流程的表格展示：
```markdown
| 步骤 | 操作 |
|------|-----------------------|
| 1 | 导入Random类
原创
2024-05-23 06:07:21
21阅读
随机欠采样（Random Under Sampling, RUS）是一种用于处理类别不平衡数据集的技术，它通过随机地去除一些多数类样本，来达到使各类别样本数量相对均衡的目的。在实际应用中，使用 Python 进行随机欠采样的工具和方法越来越多。本文将深入探讨如何在 Python 中实现随机欠采样的过程。
### 版本对比
首先，我们来看一下在 Python 中随机欠采样的不同版本。我们可以简单
我们希望建造真随机数组，有两种方法一种是采集，一种是自造。 一、采集法建造真随机数 这需要有产生随机数的物理环境，例如环境噪声，宇宙射线计数等等需要专门的设备在此就不讨论了，利用计算机本身的一些随机事件，也能采集到真随机数，但是效率太低，不能快速的得到大量的随机数，所以不适于应用。 二、自造方法 真随机数并不神秘，只是些分布均匀的乱码而已。要办到这些需要现成的随机源，例如庞大的乱码库，
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2024-09-29 19:05:13
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【压缩感知合集1】（背景知识）香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析【压缩感知合集2】（背景知识）信号稀疏表示的数学推导和解释理解【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义【压缩感知合集4】（背景知识）理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析，以及采样效果比较主要目标研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱，以及一些关联说明环境假设参数如下：采样信号的时域总共点数：1024针对所
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2024-01-28 00:12:28
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不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理，均是基于imbalanced-learn的实现：1、朴素随机采样随
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2023-11-08 21:06:23
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本实验代码参照了网上的相关代码，并进行了大量的修改和补充。注释版代码我会放在文后。一、实验目的（1）了解确定信号的采样与平稳随机信号的采样之间的关系，掌握信号的采样定理及其应用；（2）掌握随机信号的均值、方差、自相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度的特性；（3）掌握随机信号的分析方法；（4）熟悉常用的信号处理仿真软件平台：MATLAB或C/C++。二、实验内容（一）实验原理确定信号的采样符合香农定
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2024-07-01 05:07:54
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目录一、说明二、随机数生成2.1 随机数生成器的要点 2.2 常见的均匀分布随机生成器2.3 常见的摸球抽样三、随机函数的综合案例 3.1 从指定样本中随机抽选出一个序列3.2 随机一个N维张量的正态分布抽样3.3 整数均匀分布抽样函数3.4 标准正态分布3.5. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.6. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.7 产生出连续的【0-1】的均匀分布
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2023-06-25 09:59:43
231阅读
文章提纲
全书总评 C01.Python 介绍
Python 版本
Python 解释器
Python 之禅 C02.Python 基础知识
基础知识
流程控制： 函数及异常
函数：
异常 字符串
获取键盘输入：
字符串处理
字符串操作
正则表达式 C05. 容器（Container）与集合（Collections）
元组（Tuple）
列表（List）
字典（Dictionar
PS:由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想和常用采样方法（sampling），该博文是网上找到的解释得最通俗的。其实学校各种带数学公式的
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2024-03-06 23:06:15
29阅读
• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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2023-05-24 09:13:42
575阅读
前言：随机数是在各种复杂条件下产生的确定值，计算机无法产生真正的随机数，random库产生的是伪随机数，我们也常把伪随机数称为随机数。（以下介绍来自百度百科）伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值（种子）不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究
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2024-01-03 19:01:42
27阅读
问题：假设我有一个2D阵列,我想从中随机采样(使用蒙特卡洛)较小的2D子阵列,如下图中的黑色小块所示.我正在寻找一种有效的方法.预期(但部分)的解决方案：我遇到了一个function,在经过几个小时的搜索后,它部分实现了我要尝试的功能,但是它缺乏在随机位置采样补丁的功能.至少我不认为它可以基于其参数从随机位置进行采样,尽管它确实具有一个我不理解的random_state参数.sklearn.fea
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2023-08-07 16:12:37
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今天是我第一次发博客，就关于python在excel中的应用作为我的第一篇吧。具体要求是：在一份已知的excel表格中读取学生的学号与姓名，再将这些数据放到新的excel表中的第一列与第二列，最后再生成随机数作为学生的考试成绩。首先要用到的数据库有：xlwt，xlrd，random这三个数据库。命令如下：import xlwt
import xlrd
import random现有一份表格内容如下
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2024-02-29 09:04:27
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import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
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2018-12-14 09:16:00
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1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出
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2020-06-05 14:22:00
244阅读
# 如何实现Java随机采样
## 简介
在Java编程中，随机采样是一个常见的需求，尤其是在数据处理和算法实现中。本文将教你如何实现Java中的随机采样，让你能够随机获取数据集中的一部分元素。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Java随机采样示例流程图
section 完整流程
定义需求: 2022-01-01, 1d
编写代码:
原创
2024-07-04 05:46:09
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离散分布的随机变量的取样问题Question:随机播放音乐（随机数相关，带权重） 假设张三的mp3里有1000首歌，现在希望设计一种随机算法来随机播放。与普通随机模式不同的是，张三希望每首歌被随机到的改了吧是与一首歌的豆瓣评分（0~10分）成正比的，如item0评分为8.9分，item1评分为9.5分，则希望听item0的概率与item1的概率比
## 实现 Hive 随机采样的流程
为了实现 Hive 随机采样，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个临时表，用于存储采样结果 |
| 2. | 计算原始表的总记录数 |
| 3. | 计算采样所需的记录数 |
| 4. | 使用 Hive 自带的 UDF 进行随机采样 |
| 5. | 将采样结果
原创
2023-07-26 23:05:41
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