均值为1的独立指数随机Y1,Y2,组合成的Y=Y1-(Y2-1)^2/2 在Y>0的条件下也是指数随机变量

通过函数产生随机数,然后随机生成加减乘除运算并输出 #include<iostream> #include<ctime> using namespace std; void main() { int a,b,c; srand(unsigned(time(NULL))); for(int i=0;i<30;i++) { a=rand()%99+1; b=rand()%99+1; c=rand()%4+1; switch(c) { case 1:cout<<a<

? 在研究一个课题时,遇到了一个小问题,如何从一个list中随机取num个元组对,且不重复(前提,list中有足够多的元素) ? 一个简单的想法,将所有的元组对取出来(大概n*(n-1)/2)但是当list太大时,所有元组对也就更大,导致内存存不下. ? 另一个想法是,每次随机取出一对元素,然后符合要求就放到已选择的元组列表choosed_list中, 这样子也有一个问题,每次随机取,取到最后会导致不在choosed_list的元组越来越少,最后随机会找很久才能找到符合要求的边. ? 最后我的解

# random split a list such as the number of a class import random # equal random split a list def randomEqualSplit(mylist, n): resultList = [] # create result list part = round(len(mylist)/n) # calculate the part for i in range(n): # for every part e

[校招面经]机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part4 2018年07月25日 12:43:21 稻蛙 阅读数:149 五十一.Hinge loss Hinge loss 的叫法来源于其损失函数的图形,为一个折线,通用的函数表达式为: L(mi)=max(0,1−mi(w)) 表示如果被正确分类,损失是0,否则损失就是 1−mi(w) . 在机器学习中,Hing 可以用来解 间距最大化 的问题,最有代表性的就是SVM 问题,最初的SVM 优化函数如下:argminw,ζ12||w||2+C∑i

书籍ISBN:978-7-302-27595-4 第3章 k近邻法 P37 3.1节 k近邻算法 k近邻算法简单.直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类.算法描述如下: 输入:训练数据集 其中xi是n维实数空间上的实例特征向量.yi∈{c1, c2,..., ck}为实例的类别,i = 1, 2,..., N:新输入的实例特征向量x. 输出:实例x所属的类y. (1)根据给定的距离度量,在训练集T

在配置编译FFmpeg时可以通过--disable-filters来禁止所有滤镜的编译.也可以配置编译脚本来输出所有包含进编译的滤镜信息.下面是当前可用的视频滤镜介绍. alphaextract 把输入视频作为灰度视频来提取透明通道,它通常和alphamerge滤镜联用. alphamerge 通过添加或者替换透明通道,让主要视频与另外一路视频混合.这里主要是使用alphaextract来让不支持透明通道的视频成为允许传输或存储帧透明的帧序列 例如:为了重建完整的帧,让一个普通的YUV编码视频和

声明: 1,本篇为个人对<2012.李航.统计学习方法.pdf>的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址). 2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面. 3,如果有内容错误或不准确欢迎大家指正. 4,如果能帮到你,那真是太好了. 书上首先介绍概率无向图模型,然后叙述条件随机场的定义和各种表示方法,那这里也按照这个顺序来. 概率无向图

一.广义线性模型 广义线性模型应满足三个假设: 第一个假设为给定X和参数theta,Y的分布服从某一指数函数族的分布. 第二个假设为给定了X,目标是输出 X条件下T(y)的均值,这个T(y)一般等于y,也有不等的情况, 第三个假设是对假设一种的变量eta做出定义. 二.指数函数族 前面提到了指数函数族,这里给出定义,满足以下形式的函数构成了指数函数族: 其中a,b,T都是函数. 三.Logistic 函数的导出 Logistic回归假设P(y|x)满足伯努利Bernouli分布即 我们的目标是在

本文将openCV中的RANSAC代码全部挑选出来,进行分析和讲解,以便大家更好的理解RANSAC算法.代码我都试过,可以直接运行. 在计算机视觉和图像处理等很多领域,都需要用到RANSAC算法.openCV中也有封装好的RANSAC算法,以便于人们使用.关于RANSAC算法的一些应用,可以看我的另一篇博客: 利用SIFT和RANSAC算法(openCV框架)实现物体的检测与定位,并求出变换矩阵(findFundamentalMat和findHomography的比较) 但是前几天师弟在使用op