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在Java中生成概率分布
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我想知道如何生成概率分布。我正在研究随机最短路径问题，其中边具有关联的概率分布和每个概率的关联成本。我能够像这样生成一个(正态)分布：0.15 0.2 0.18 0.22 0.25
使得通过以下中提供的答案，所有概率的和为1。现在，我需要生成其他分布，如双正态分布、对数正态分布和伽马
浏览 12提问于2015-11-16得票数 0
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我有一个问题，如下： 假设我有一个图像(size=360x640(逐列))，并且我有一个中心坐标，即(20,100)。我想要的是生成一个概率分布，它在该中心具有最高的值(20,100)，在邻近的位置具有较低的概率值，并且比中心远得多。
浏览 32提问于2019-01-28得票数 1
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车速随机分布程序
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我找不到一种方法来使用分布曲线来生成随机数，它描述了真实车辆速度的行为。因此，一个随机生成器(stdlib的)在0，120限制内随机生成数字。如何在概率的基础上分配它？如果车辆的速度是80，那么在大多数情况下，它应该接近80，并且距离这个数字太远的概率应该很低(分布曲线)。对于正态分布，均值的两侧发生概率相等，为0.5，而对于偏态分布，则不同。在这种情况下，我需要一个倾斜分
浏览 24提问于2021-11-20得票数 0
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我有两个离散的概率分布。它们被表示为TensorFlow一维张量p1和p2，每个长度为len。我想生成成对的索引(i, j)，其中i是从第一个概率分布生成的，j是从第二个概率分布生成的。我希望生成大量的对，直到总共有len个不同的对。如何在TensorFlow中使用while循环或扫描来实现这一点？
浏览 0提问于2019-03-06得票数 1
现在我想在matlab中生成Bernoulli随机数。但是，如果我使用标准的伯努利分布函数，默认值是0和1。现在我想生成一个概率为p的随机数，得到1的概率和(1-p)概率得到-1的概率。如何在Matlab中处理它？
浏览 0提问于2015-09-20得票数 0
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了解不同的机器学习概念，我遇到了生成和鉴别模型。根据我所研究的，生成模型是基于P(x，y)(联合概率分布)，而判别模型是基于条件概率的P(y，x)。但问题是为什么，实际上是如何做到的？联合概率是如何产生新数据的同时条件概率又是如何在当前数据集上工作的呢？有谁能用一个直观的例子来解释我，或者用某种联系来解释这个概念呢？
浏览 0提问于2019-11-29得票数 1
如何使用一组相同维度的概率从二项分布生成一组随机数，而不使用R中的任何循环(如for循环)？也就是说，我想用不同的概率生成一组随机数。
浏览 2提问于2018-03-25得票数 0
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我想在Matlab程序中模拟具有概率、质量函数和参数的超几何分布，如本文所描述的：，如何在从均匀分布产生随机数的同时对其进行编码。
浏览 1提问于2017-03-23得票数 0
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我当时正在阅读深度学习书，并看到了以下段落(第109页，第2段)：
训练和测试数据是通过数据集上的概率分布(称为数据生成过程)生成的。我们通常会做出一套统称为i.i.d的假设。假设。这些假设是，每个数据集中的示例是相互独立的，训练集和测试集是相同分布的，它们是从相同的概率分布中提取的。这个假设使我们能够描述在单个example.The上具有概率分布的数据生成过程，然后使用相同的<e
浏览 0提问于2017-12-26得票数 6
但让我困惑的是，概率分布p(x)本身的意义。
但我不明白p(‘图像数据’)，p(‘潜在空间’)的含义。
浏览 0提问于2019-10-18得票数 0
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高斯簇是线性可分的吗？
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假设在二维中有两个高斯概率分布，第一个分布集中在(0,1)，第二个分布在(0，-1)。(为了简单起见，假设它们具有相同的方差。)能不能考虑一下，从这两个高斯人身上取样的数据点簇是线性可分的呢？直观地说，分离这两种分布的边界是线性的，在我们的情况下就是横坐标。然而，对线性可分离性的形式要求是团簇的凸壳不重叠。对于高斯生成的集群来说，情况并非如此，因为它们的潜在概率分布遍及所有的R^2 (尽管与平均值相距很远的概率可以忽略不计)。
那么，
浏览 2提问于2016-08-24得票数 1
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我试图用Wolfram在一个网格中绘制多个Beta概率分布：但是，Wolfram无法解析我的查询。如何在一个网格上绘制多个概率分布？
浏览 0提问于2013-03-09得票数 4
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我可以很容易地生成一个沿着高斯/正态概率分布的随机数。但概率分布与我想要的相反：但我想要的是相反的概率。高斯概率的倒数如下所示：实际上，我想要捕捉到的概率很高，不仅仅是左侧，还有右侧。
所以从字面上看，无论结果的概率是正态分布，我希望结果的实际概率是相反的。因此，如果正态分
浏览 9提问于2017-10-23得票数 0
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我在研究威布尔分布。我估计了我的数据的参数，我得到了概率图。如下面的代码所示，在概率图上，我“粘贴”了我获得的参数值。
但是，还有其他方法将它们附加到情节中吗？另一个问题是:我怎样才能得到关于轴‘x’上的和y上的变量的不超过概率的图，这反过来，i就排除了这三个参数的威布尔平差。我正在寻找的plot 类似于这个(或类似的)。
浏览 7提问于2021-03-19得票数 0
抛硬币产生的随机变量(如头或尾)是independent，因为每次抛出结果都不取决于先前的抛出(换句话说，生成随机变量的函数没有内存)。这个例子也是identically distributed，因为每个抛出结果都遵循相同的分布(二项分布)。或者，在递归神经网络的情况下，我们从
浏览 0提问于2021-05-08得票数 2
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绘制理论密度直方图的R？
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我想知道是否可以为R中给定的连续分布绘制一个理论密度直方图？In R，，我们能把这个精确的理论pdf转换成相应的理论密度直方图吗？对于如何在
浏览 3提问于2017-06-22得票数 0
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我想知道如何在Prolog中生成正态分布的随机数。我所知道的是使用来自maybe的library(random)，可以设置概率。但是当涉及到随机分布时呢？
浏览 5提问于2017-06-12得票数 6
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在我的研究中，我遇到了朴素贝叶斯模型的定义：
文档d在类c中的概率计算为…其中，p(tk|c)是发生在类c文档中的术语tk的条件概率。当我开始比较生成模型和鉴别模型时，我在StackOverflow上找到了这样的解释：。生成模型学习联合概率分布p(x,y)，判别模型学习条件概率分布p(y|x)，应该将其理解为“y给定x的概率”。在这一点上，我感到困惑:朴素贝叶斯是一个生成模型，使
浏览 3提问于2017-12-27得票数 9
我想运行一个模拟，它使用从具有下限A、模式B和上限C的三角形概率分布生成的值作为参数。如何在Python中生成此值？对于这个分布，有没有像expovariate(lambda)这样简单的东西(来自随机)，或者我必须对这个东西进行编码？
浏览 3提问于2009-05-03得票数 7
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据我所知：
以“生成图像描述的深层视觉语义对齐”为例
但是，在VQA中是如何使用的呢?视觉问答是一个关于建立一个计算机系统来回答用<em
浏览 1提问于2019-06-02得票数 0
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