离散采样算法---Alias采样方法

场景用户画像的构造中,想象一个场景:你经过辛辛苦苦抓数据,清洗数据,收集用户行为,目的就是给用户计算兴趣标签. 这时候你可能会遇到一个两难的问题:如果给用户计算出兴趣标签的权重了,那应该保留多少标签呢?保留太多的话,每次召回候选集时,计算复杂度可不低,只保留少部分吧,那真是手心手背都是肉,生怕丢弃的标签才是用户的真爱. 怎么办?这时候,你需要的一个简单的加权采样算法,每次召回时并不使用全部用户标签,而是按照权重采样一部分标签来使用,这样做的好处当然很明显: 大大减少召回时的计算复杂度:可以保留更

1.背景 采样算法是机器学习中比较常用,也比较容易实现的(出去分层采样).常用的采样算法有以下几种(来自百度知道): 一.单纯随机抽样(simple random sampling) 将调查总体全部观察单位编号,再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本. 优点:操作简单,均数.率及相应的标准误计算简单. 缺点:总体较大时,难以一一编号. 二.系统抽样(systematic sampling) 又称机械抽样.等距抽样,即先将总体的观察单位按某一顺序号分成n个部分,再从第一部分随机抽取第k

马尔科夫链 http://wenku.baidu.com/link?url=26MSlOhtBMPQJz3ta2p3bM6IMdLsvvHQ2mzw8AI2GcSdZAI7Ukdf1rl4KR6VUojnuutXwU5EqHNv-V0acHQn1PlkoyYT0j7DrVRWskg_Kr7&pn=50 蒙特卡洛采样算法 http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/ http://imbinwang.github.io/blog

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 什么是类不平衡问题 类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如果正类样本有900个.负类样本仅100个,就意味着存在类不平衡. 在后文中,把样本数量过少的类别称为“少数类”.

本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算法求解LDA的方法中,我们的α,ηα,η是已知的先验输入,我们的目标是得到各个zdn,wknzdn,wkn对应的整体z? ,w? z→,w→的概率分布,即文档主题的分布和

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

1. 蒙特卡洛估计 若$\theta$是要估计的参数,$y_{1},...,y_{n}$是从分布$p(y_{1},...,y_{n}|\theta) $中采样的样本值,假定我们从后验分布$p(\theta|y_{1},...,y_{n})$中独立随机采样$S$个$\theta$值,则$$ \theta^{(1)},...,\theta^{(S)}\sim^{i.i.d.}p(\theta|y_{1},...,y_{n}) $$ 那么我们就能够通过样本$\{\theta^{(1)},...,\th

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul

正弦波发生器:1.将连续的正弦波信号进行离散化 设正弦波周期为T=2*pi,对一个周期的正弦波进行100次采样,则 相应采样点的离散值为: sin(2*pi/100) sin(2*pi*2/100) . . . sin(2*pi*n/100) 0<=n<=100 . . . sin(2*pi*100/100) 对于采样点离散值的计算可以采用Matlab进行计算,程序见下. 2.将离散化后的正弦波一个整周期存储到Rom中 (1)将离散后的数据进行定点化,Rom的规格是256x8bits,数据格式