又get3种新的rand方式,简单又实用
分别为高斯分布随机，过滤随机，和perlin随机，perlin老朋友了，主要说说前两种。
高斯分布随机（Gaussian Randomness）
高斯分布也叫正态分布（Normal distribution）或钟形曲线（bell curves），正态分布再熟悉不过了。它长这个样子：
为什么要根据高斯分布来产生随机呢，这里要提到一个名词“中...
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2015-09-06 14:45:08
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【机器学习】EM算法详细推导和讲解 今天不太想学习，炒个冷饭，讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法，文章里面有些个人理解，如有错漏，还请读者不吝赐教。 众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的....
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2015-08-29 21:34:37
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摘要主要是通过回归（discrimination learning model）来对机器学习算法建立横向连接，有助于对各类算法的理解和归类。储备知识从统计学角度来讲，一个信号基本上可以分为两个部分：系统性部分和随机分布，系统性部分在我看来是传达的某种规律性的信息，而随机成分就是用来对信号中不能通过规律性的东西进行把握的部分。所以，一般来讲都采用高斯分布进行建模。系统性的部分就是所谓的利用hypoth...
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2015-08-26 12:10:19
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通过均匀分布随机数产生器获得一个高斯分布随机数产生器...
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2015-08-11 18:53:20
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概率论基本概念
离散变量
概率论中的两个基本法则：加法法则和乘法法则，加法法则定义了随机变量X与条件变量Y之间的直接联系。乘法法则定义了概率学中最重要的条件概率，同时也可以叫做联合概率，因为它描述了事件X和Y同时发生的概率。
通过上面公式可以推到出条件概率公式：
进而可以得到著名的贝叶斯公式，贝叶斯公式广泛的应用于科学界，这也被称为后验概率，因为它在咱们知道...
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2015-07-29 23:03:39
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Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布 的随机数betarnd 贝塔分布的随机数生成器binornd 二项分布的随机数生成器chi2rnd 卡方分布的随机数生成器exprnd 指数分布的随机数生成器frnd f分布的随机数生成器gamrnd 伽玛分布的随机数生成器geornd 几何分布的随机...
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2015-07-24 22:22:43
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在一些算法中，经常会用到随机数，最常用的随机数有两种，一是服从均匀分布的随机数，二是服从高斯分布（正态分布）的随机数。在标准C中并没有产生高斯分布的随机数发生器，只有服从均匀分布的随机数发生器rand()，那么如何通过rand()来模拟出高斯分布特征的伪随机数呢？这就是本文的话题。
实验原理：高斯分布的随机数在概率上服从高斯分布，如果通过rand()产生某个区间的随机数，通过高斯分布的概...
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2015-07-21 10:40:49
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Definition 1. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finitenumber of which have (consistent) joint Gaussian distributions.高斯分布（Ga...
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2015-07-17 11:54:23
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在前面几篇中分类问题和回归问题里涉及到的伯努利分布和高斯分布都是广义线性模型（Generative Linear Models.GLMs）的特例。下面将详细介绍广义线性模型。
1、指数族
我们可以将一些分布总结到一个指数族中。指数族可表示为：
η是指naturalparameter/canonical parameter，T (y)是指sufficientstatistic...
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2015-07-07 22:57:28
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今天看了一下朴素贝叶斯算法。在看到如果样本的某个特征是连续属性的情况下，需要计算出在所有类别下该特征（该特征在不同类别下的）高斯分布，说白了就是求出来在某一类别下该特征的均值和标准差。那么，给某一个特征的值，在带入该特征在各类的概率密度函数（PDF），就可以得到书中所说的“后验概率”。
那么问题来了，对于离散属性的特征，这样是没有问题的。但是PDF某一点的值，大学学的知识说是没有意义的。求出一个...
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2015-07-06 12:29:03
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