1.np.random.choice numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 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.a ...
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2021-07-05 18:20:14
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问题描述： TensorFlow中dataset方法中 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=20).repeat().batch(batch_size) 其中shuffle的buffer_size是有什么用？ 答： 是做随机采样使用的缓冲大小，buffer_s ...
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2020-09-11 16:12:19
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集成学习 原理 集成学习是将许多个弱学习器通过策略组合到一起的算法，弱学习器可以是树或是神经网络或者是其他。目前集成学习的方法分为两大类：bagging方法和boosting方法。 bagging与随机森林 bagging方法是从原始数据集中进行多次随机采样，每次采样多个样本。记为T个采样集，每个采 ...
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2020-01-15 11:48:13
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Abstract 许多图像到图像的翻译问题是有歧义的，因为一个输入图像可能对应多个可能的输出。在这项工作中，我们的目标是在一个条件生成模型设置中建立可能的输出分布。将模糊度提取到一个低维潜在向量中，在测试时随机采样。生成器学习将给定的输入与此潜在编码映射到输出。我们明确地鼓励输出和潜在编码之间的连接 ...
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2019-11-28 19:05:37
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原文链接 点云采样分类 点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 格点采样 格点采样，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下： 1. 创建格点：如中间图所示，计算点云的包围盒，然后把包围盒离散成小格子。格子的 ...
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2019-10-16 15:02:00
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1、策略迭代、价值迭代、泛化迭代的前提条件：智能体知道环境的状态转移概率，即是基于模型的问题 2、蒙特卡洛方法采样：随机采样估计期望值，通过样本序列逼近真实的期望值。 成立原因：大数定理。 3、探索和利用，探索指的是不拘于当前的表现，选择不同于当前策略的行动；利用是持续使用当前的最优策略，尽可能的获 ...
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2019-09-16 11:55:04
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问题抽象为：从n个数中随机采样k个，每个数被采样的概率是k/n。 算法： 将n个数按顺序编号1,2,3,...,k,k+1,k+2,...k+n-k 选前k个数放到蓄水池里， 对于i = 1...n-k 求证：遍历到结尾时，每个数出现在蓄水池里的概率都是k/n 证明： (1) 对于前k个样本中的任意 ...
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2019-06-26 20:53:59
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恢复内容开始 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有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如分解机（Factorization Machines）推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹曼 ...
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2019-05-21 11:02:37
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numpy.random.uniform介绍： 1. 函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) ==》也即其他函数是对该函数的进一步封装 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: l ...
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2019-01-03 11:04:41
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随机重排序 shuffle 的参数只能是 array_like，而 permutation 除了 array_like 还可以是 int 类型，如果是 int 类型，那就随机打乱 numpy.arange(int)。 shuffle 返回 None，这点尤其要注意，也就是说没有返回值，而 permu ...
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2018-12-04 17:18:47
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