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本篇重点讲一下RBM模型求解方法，其实用的依然是梯度上升方法，但是求解的方法需要用到随机采样的方法，常见的有：Gibbs Sampling和对比散度(contrastive divergence, CD)算法。
RBM...
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2015-04-23 00:04:29
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随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。
集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。
随机森林和梯度提升树(GBTs)。两者之间主要差别在于每棵树训练的顺序。
随机森林通过对数据随机采样来单独训练每一棵树。这种随机性也使得模型相对于单决策树更健壮，...
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2015-04-13 22:59:00
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随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关。随机模拟中有一个重要的问题就是给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本。
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2015-02-01 23:02:33
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采样表扫描(sample table scan)：扫描返回表中随机采样数据，这种访问方式需要在FROM语句中包含SAMPLE选项或者SAMPLE BLOCK选项. 注：从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性? ? 2、使用sample获得随机结果集?...
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2015-01-29 10:44:09
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分类：我叫学术帖2011-03-25 13:223232人阅读评论(4)收藏举报图形重要性采样是非常有意 思的一个方法。我们首先需要明确，这个方法是基于采样的，也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法，本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似。例如求一个稀奇古怪的形状的面积...
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2014-11-29 17:17:37
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随机读取数据，如何保证真随机是不可能的，因为计算机的随机函数是伪随机的。但是在不考虑计算机随机函数的情况下，如何保证数据的随机采样呢？1.系统提供的shuffle函数 C++/Java都提供有shuffle函数，可以对容器内部的数据打乱，保持随机排序。 C++：1 template 2 vo...
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2014-10-28 19:54:20
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最近在用SVM为分类器做实验，但是发现数据量太大（2000k条记录）但是训练时间过长...让我足足等了1天的啊！有人指导说可以先进行一下随机采样，再训练，这样对训练结果不会有太大影响（这个待考证）。所以就对数据进行了一下降采样，具体方法如下：shuf data | head -n 100000其中，...
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2014-08-01 13:31:11
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RANSAC(Random Sample Consensus)即随机采样一致性，对SIFT算法产生的128维特征描述符进行剔除误匹配点。
首先，从已求得的配准点对中抽取几对配准点，计算变换矩阵，并将这几对点记录为”内点”。继续寻找配准点对中的非内点，若这些配准点对符合矩阵，则将其添加到内点。当内点中的点对数大于设定阈值时，则判定此矩阵为精确的变换矩阵。依照以上方法，随机采样 N 次...
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2014-06-08 15:39:02
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