相關(guān)文章

• 

  【C++】STL 算法 - 排序算法 ( 合并排序算法 - merge 函數(shù) | 隨機(jī)排序算法 - random_shuffle 函數(shù) | 反轉(zhuǎn)序列算法 - reverse 函數(shù) )

  在 C++ 語(yǔ)言 的 標(biāo)準(zhǔn)模板庫(kù) ( STL , STL Standard Template Library ) 中 , 提供了 merge 合并排序算法函數(shù) 用于 將 兩個(gè)已排序好的容器 合并成一個(gè)新的已排序的容器 ; merge 合并排序算法 函數(shù)原型 如下 : 參數(shù)解析 : InputIterator1 first1 參數(shù) : 有序 輸入 容器 1 的 迭代器范圍 的 起始迭代器 (

  2024年01月18日

  瀏覽(29)
• 

  【機(jī)器學(xué)習(xí)】隨機(jī)森林 – Random forest

  隨機(jī)森林是一種由 決策樹(shù) 構(gòu)成的 集成算法 ，他在很多情況下都能有不錯(cuò)的表現(xiàn)。 要深入理解上面這句話，請(qǐng)閱讀我的另外兩篇文章： 【機(jī)器學(xué)習(xí)】決策樹(shù) – Decision Tree 【機(jī)器學(xué)習(xí)】集成學(xué)習(xí) - Ensemble Learning 隨機(jī)森林屬于 集成學(xué)習(xí) 中的 Bagging （Bootstrap AGgregation 的簡(jiǎn)稱）

  2024年02月16日

  瀏覽(30)
• 

  Python 隨機(jī)函數(shù)random詳解

  介紹這7個(gè)隨機(jī)數(shù)的方法應(yīng)用： ? ?說(shuō)明：用于生成一個(gè)0到1的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù): 0 = x 1.0 ?說(shuō)明：用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的隨機(jī)符點(diǎn)數(shù)，兩個(gè)參數(shù)其中一個(gè)是上限，一個(gè)是下限。如果a b，則生成的隨機(jī)數(shù)n: b = n = a。如果 a b， 則 a = n = b。 ?? ?說(shuō)明:用于生成一個(gè)指定范圍內(nèi)的整數(shù)

  2024年02月05日

  瀏覽(31)

• python：random --- 生成偽隨機(jī)數(shù)

  該模塊實(shí)現(xiàn)了各種分布的偽隨機(jī)數(shù)生成器。 對(duì)于整數(shù)，從范圍中有統(tǒng)一的選擇。 對(duì)于序列，存在隨機(jī)元素的統(tǒng)一選擇、用于生成列表的隨機(jī)排列的函數(shù)、以及用于隨機(jī)抽樣而無(wú)需替換的函數(shù)。 在實(shí)數(shù)軸上，有計(jì)算均勻、正態(tài)（高斯）、對(duì)數(shù)正態(tài)、負(fù)指數(shù)、伽馬和貝塔分布的

  2024年02月09日

  瀏覽(25)
• 

  機(jī)器學(xué)習(xí)5—分類算法之隨機(jī)森林（Random Forest）

  隨機(jī)森林（Random Forest） 是Bagging（一種并行式的集成學(xué)習(xí)方法）的一個(gè)拓展體，它的基學(xué)習(xí)器固定為決策樹(shù)，多棵樹(shù)也就組成了森林，而“隨機(jī)”則在于選擇劃分屬性的隨機(jī)，隨機(jī)森林在訓(xùn)練基學(xué)習(xí)器時(shí)，也采用有放回采樣的方式添加樣本擾動(dòng)，同時(shí)它還引入了一種屬性擾動(dòng)

  2024年02月03日

  瀏覽(21)

• Python生成隨機(jī)數(shù)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)-random

  Random庫(kù)Python中用于生成隨機(jī)數(shù)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。計(jì)算機(jī)沒(méi)有辦法產(chǎn)生真正的隨機(jī)數(shù)，但它可以產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)。 偽隨機(jī)數(shù)是計(jì)算機(jī)按照一定的運(yùn)算規(guī)則產(chǎn)生的一些數(shù)據(jù)，只不過(guò)這些數(shù)據(jù)表現(xiàn)為隨機(jī)數(shù)的形式。計(jì)算機(jī)中采用梅森旋轉(zhuǎn)算法生成為隨機(jī)序列，序列中的每一個(gè)元素就是偽

  2023年04月26日

  瀏覽(32)
• 

  隨機(jī)森林算法（Random Forest）原理分析及Python實(shí)現(xiàn)

  隨機(jī)森林是bagging集成策略中最實(shí)用的算法之一。森林是分別建立了多個(gè)決策樹(shù)，把它們放到一起就是森林，這些決策樹(shù)都是為了解決同一任務(wù)建立的，最終的目標(biāo)也都是一致的，最后將其結(jié)果來(lái)平均即可，如圖所示。 從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個(gè)函數(shù)（模型參數(shù)），當(dāng)

  2024年02月02日

  瀏覽(29)

• Python，Numpy中隨機(jī)抽樣的函數(shù) np.random.choice(）詳解

  np.random.choice() 是NumPy庫(kù)中的一個(gè)函數(shù)，用于從給定的一維數(shù)組或可迭代對(duì)象中隨機(jī)抽樣。這個(gè)函數(shù)具有以下參數(shù)和功能： 參數(shù) a ：表示從中抽取隨機(jī)樣本的數(shù)組或整數(shù)。如果 a 是一個(gè)整數(shù)，則抽樣將從 np.arange(a) 中進(jìn)行。 size ：輸出樣本的大小。默認(rèn)情況下，返回單個(gè)值。你

  2024年02月06日

  瀏覽(41)
• 

  Python random模塊用法整理

  隨機(jī)數(shù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域扮演著重要的角色，用于模擬真實(shí)世界的隨機(jī)性、數(shù)據(jù)生成、密碼學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。Python 中的 random 模塊提供了豐富的隨機(jī)數(shù)生成功能，本文整理了 random 模塊的使用。 偽隨機(jī)性 ：Python 使用 random 模塊生成各種分布的 偽隨機(jī)數(shù) 。計(jì)算機(jī)生成的隨機(jī)數(shù)都

  2024年02月11日

  瀏覽(27)

• 20個(gè)Python random模塊的代碼示例

  本文分享自華為云社區(qū)《Python隨機(jī)數(shù)探秘：深入解析random模塊的神奇之處》，作者：檸檬味擁抱。 隨機(jī)數(shù)在計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中扮演著重要角色，Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中提供了 random 模塊，用于生成各種隨機(jī)數(shù)。本篇博客將深入探討 random 模塊的各種函數(shù)，以及它們的應(yīng)用

  2024年03月13日

  瀏覽(22)