但是现实生活中还有一种常见情况，即我们无法知道转移概率P，我们可以知道智能体可以执行哪些动作，因为这是我们设置的，可以知道他会经历哪些状态，也可以从环境的反馈中得到回报值，但是由于环境的复杂性而导致我们无法对环境建模...这时可以采用免模型的方法，本节以简单易懂的方式介绍蒙特卡洛方法。 code: https://github.com/dqdallen/RLstudy 什么是蒙特卡洛？ 蒙特卡洛用一个词概括就是采样。...，累积回报的期望公式如下，我们想要的就是G的期望，在这里我们采用蒙特卡洛方法，即采样法，通过很多次的采样得到不同的试验（episode），通过每次试验计算得到的G的经验平均值来替代期望，从而对v值进行估计或者说是逼近...这里所谓的试验，就是不断的让智能体去尝试，让智能体在该环境中尝试不同的初始状态以及不同的动作，从而得到不同的采样结果。...，每一次采样我们都会得到一个序列，这个序列中某个状态s可能出现多次。
这里的抽样方法可以再详细解释一下，举个例子（请不要考虑真实性），给一行[1.0,2.0,2.0,2.0,6.0]，采样4次，那么结果很大可能都是[4,4,4,4]（不信可以试一下），因为下标为4的概率（...而且是用父类的初始化方法来初始化继承的属性。也就是说，子类继承了父类的所有属性和方法，父类属性自然会用父类方法来进行初始化。...当然，如果初始化的逻辑与父类的不同，不使用父类的方法，自己重新初始化也是可以的。...np.random.choice()的用法 #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的...不必指定初始值，可在运行时，通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定。这也是其命名的原因所在，仅仅作为一种占位符。
为了解决这些限制，作者提出了一种新的文本引导矢量图形合成方法：SVGDreamer。...\phi_\mathrm{est}}(\mathbf{z}_t;y,p,c,t) - \epsilon \right\|_{2}^{2} 最后，为了改善合成矢量图的美观评价，作者引入了一种奖励反馈学习方法...它已经被证实可以用来创建矢量图形资产库，设计师可以根据不同的需求，很容易地将库中的元素重新排列组合，用于创建独特的矢量海报或Logo，以及其他矢量艺术形式。...SVG 生成的可微分渲染方法的Python库，使研究人员和开发者们可以通过一个统一的、简化的接口来访问不同的SVG生成技术。...此外，库中的每一种方法的相关参数都经过精心优化，以确保生成的SVG文件在性能和质量上都能满足高标准的要求。
随机取数和采样：random和np.random模块 本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。...random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 我们可以模仿多次，每次生成的结果是不同的： random.random() 0.47917938679860983...同样的改变区间，每次生成不同的数据： random.uniform(2,5) 3.9644214464183154 random.randint() 返回的是一个随机整数；重复操作生成不同的数据： random.randint...() 从序列中随机选择数据，放回或者不放回可指定 np.random.choice(a, size = None, replace = True, p = None) p可以指定a中每个元素被选择的概率...=False # 不放回 ) array([1, 5, 2, 9, 4]) 还可以指定每个元素被抽取的概率，p中所有元素的和为1，且个数必须为待抽取的序列中的个数相同： np.random.choice
重参数化也可以用在离散分布采样中，由于对我来说相比于连续分布的重参数技巧，离散重参数难理解很多，本文单独介绍离散部分的重参数化 。...所以需要一种方法不仅选出动作，而且遵从概率的含义。 很直接的方法是依概率分布采样就完事了，比如直接用np.random.choice函数依照概率生成样本值，这样概率就有意义了。...这里举一个类似的喝水的例子。 比如你每天都会喝很多次水(比如100次)，每次喝水的量也不一样。...先定义一个多项分布，作出真实的概率密度图。再通过采样的方式比较各种方法的效果。...接着通过前述的方法添加Gumbel噪声采样，同时也添加正态分布和均匀分布的噪声作对比 from scipy.optimize import curve_fit import numpy as np import
对于时序类型，我们需要观察时间戳的连续性、范围、采样频率、采样特点（如均匀性、是否按固定时间模式采样等）。 总体来说，我们在拿到数据集后应当首先判断数据的原生类型，并基于类别进行基本的特征观察。...], size=1000, p=[0.1, 0.9]) } ) df_test = pd.DataFrame( { "X1": np.random.choice( ["a",...1000), "Y": np.random.choice([0, 1], 1000, p=[0.2, 0.8]) } ) df_train.head() df_test.head()...统计学中的假设检验，本质上就是一种异常处理，而值则对应了对于异常的容忍度。 方法是一类最为基本的异常处理检测机制，在一个数据分布中，处于均值加减三倍标准差之外的点，可以认为其是异常数据点。...，确实脱离了大多数的数据，但同时我们需要注意，异常也是一种数据模式，不能够无根据地对这些数据进行修改操作。
而增强式学习不同，它不需要输入更多数据，它只要增加与环境互动的次数，从互动结果中直接学习，不需要额外数据是增强式学习强大之处。 本节我们研究一种叫基于策略的学习法。...([1, 2, 3, 4, 5]) counts[choice] += 1 print(counts) 运行代码会发现，每一种选择都不可能正好是20次，当如果把上面代码运行多次，那么每种选择的次数评价起来会是..._1_choice player_2_choice = np.random.choice([1,2,3,4,5], p = policy) player_2_choices...我们已经知道，在神经网络中，我们通过修改连接链路的权重来改进网络的输出结果，链路的修改方法就是梯度下降法。...，实践永远是最好的学习方法！
另一种方法是根据语言模型从分布中抽样，即从词汇表中随机选取一个单词，与先前给定的单词概率成正比。...虽然这种抽样方法倾向于产生更多样化的文本，但它也不完美，因为现在有机会在每一个时间步中对一个生词或无关的单词进行采样，一旦模型完成，下一个单词的生成就取决于这个生词，这就是它可能会走下坡路的原因。...从分布顶端取样的另一种方法是top p：将符号根据从大到小的概率排序，然后抽取符号，直到概率之和(也就是生成这些符号的概率)达到0到1之间的某个预定义值p为止。...如果p值接近 0，那么模型将始终采用概率最大的token，而如果p值接近1，那么将从完整的分布中进行采样。 显然这种方法相对于topk更加灵活，因为候选token的数量会根据所生成的前缀而改变。...另一种常用的方法是困惑度：根据定义，它是测试集的逆概率，由字数来量化。我们希望得到一个尽可能低的困惑评分，这意味着测试集的概率是最大化的。也就是说，LM学习了一个类似于“truth”的概率分布。
二、项目实战 数据介绍： 从支付宝的两个营销活动中收集的真实数据集。该数据集包含支付宝中的两个商业定位活动日志。由于隐私问题，数据被采样和脱敏。...根据前面案例，我们用的是两个比率的z检验函数proportion.proportions_ztest，输入的是两组各自的总数和点击率；如果是一般性的z检验，可以用weightstats.ztest函数，...3.3.3 方法三：蒙特卡洛法模拟 蒙特卡洛法其实就是模拟法，用计算机模拟多次抽样，获得分布。 在零假设成立（p1>=p2）的前提下， p1=p2 为临界情况（即零假设中最接近备择假设的情况）。...= np.random.choice(2, size=n1, p=[1-p_all, p_all]) choice2 = np.random.choice(2, size=n2, p=[1-p_all,...(diffs < data_diff).mean() 本次方法得到的答案是0,和方法二中的P值接近（一样）。
在人类历史中，马赛克被视为一种艺术形式，它可以表示人和动物这类复杂的场景，并可以用石头，玻璃，陶瓷和其他一些材料模仿油画。当用Google收索这些图像的时候，你可以很快的找到成千上万类似图片。...换言之，该方法具有一般性和随意性，它适用于非统一的或各向异性的纹理。下面介绍一下该方法。 上式为总变差模型, I代表输入图像，p代表2D图像像素的索引，S代表输出结构图像。...图像矢量化就是把一个像素图像转化为一个矢量图。矢量图可以任意的放大和缩小而不会丢失细节部分，然而大多数矢量化的方法都不能表示好的细节部分。...在本文中，我们开始先分解纹理和结构，分解的结构图为图8(b)，然后矢量化就可以很好地运用了。在矢量化的过程中，结构图像(b)直接被放大。于此同时，纹理图像可以用双线性插值作为一个位图重新被放大。...相对于传统的方法，该矢量化算法可以产生更好地效果：不丢失边缘和细节信息。 本文的算法还可以用于边缘提取。
另一种方法是使用深度学习方法，例如神经网络。 让我们看一下该流程图。 1. 明确任务 这是任何数据科学项目中最重要的步骤之一。确保您已完全理解所问的问题。您是否有可用的相关数据来回答问题？...文本矢量化 模型无法解释文字。相反，必须使用称为矢量化的过程将单词转换为数字。矢量化有两种方法；词袋和词嵌入。...除了为少数类收集更多数据外，还有 5 种方法（据我所知）可用于解决类不平衡问题。大多数是特征工程的一种形式，其目的是对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样以平衡整体类分布。...欠采样多数类 上述方法的另一种方法是对多数类进行欠采样，而不是对多数类进行过采样。有些人可能会争辩说，如果你有数据，就不值得删除数据，但这可能是一个值得你自己尝试的选择。...方法包括同义词替换和反向翻译（翻译成一种语言并返回原始语言）。 迭代地运行这些平衡处理步骤中的每一个并将分数与您的基线分数进行比较，然后您可以看到哪种方法最适合您的数据。 10.
另一种方法是使用深度学习方法，例如神经网络。 让我们看一下该流程图。 图片 1. 明确任务 这是任何数据科学项目中最重要的步骤之一。确保您已完全理解所问的问题。您是否有可用的相关数据来回答问题？...文本矢量化 模型无法解释文字。相反，必须使用称为矢量化的过程将单词转换为数字。矢量化有两种方法；词袋和词嵌入。...除了为少数类收集更多数据外，还有 5 种方法（据我所知）可用于解决类不平衡问题。大多数是特征工程的一种形式，其目的是对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样以平衡整体类分布。...欠采样多数类 上述方法的另一种方法是对多数类进行欠采样，而不是对多数类进行过采样。有些人可能会争辩说，如果你有数据，就不值得删除数据，但这可能是一个值得你自己尝试的选择。...方法包括同义词替换和反向翻译（翻译成一种语言并返回原始语言）。 迭代地运行这些平衡处理步骤中的每一个并将分数与您的基线分数进行比较，然后您可以看到哪种方法最适合您的数据。 10.
Stan是一种新式的语言，它提供了一种更全面的学习和实现贝叶斯模型的方法，可以适应复杂的数据结构。...采样由 ~ 符号表示，并且 Stan 已经包含许多常见的分布作为矢量化函数。 还有四个可选块： “功能” "转化的数据" "转换后的参数 "生成的数量" 注释// 在 Stan中用 表示 。...编译后，您可以在每个会话中多次使用模型，但在开始新R 会话时必须重新编译 。有许多 C++ 编译器，而且它们在不同系统中通常是不同的。如果您的模型一堆错误，请不要担心。...这是因为我们使用了一个简单的模型，并且在我们的参数上放置了非信息先验。 将回归线估计中的可变性可视化的一种方法是绘制来自后验的多个估计。 plot(y ~ x, pch = 20) 图 4....} 请注意，GQ（生成量）块不支持矢量化，因此我们必须将其放入循环中。但是由于它被编译为 C++，循环实际上非常快，并且 Stan 每次迭代只评估一次 GQ 块，因此它不会为您的采样增加太多时间。
或者直接使用 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 len(df) 当然如果要统计每个字段不同类别的数量，可以类似于SQL中的count(*) group by 操作 df.groupby('字段名...').size() 创建一个数据结构和之前一致，但空的dataframe 方法1： 此代码由Java架构师必看网-架构君整理 df = df.iloc[0:0].copy() 方法2： df.drop(...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat...利用np.random.choice() （个人感觉有点繁琐，不推荐） import numpy as np # 得到所有正样本的索引 z_index = np.array(z.index) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡
重要性采样（important sampling）：使用另外一种分布，来逼近所求分布的一种方法，在强化学习中通常和蒙特卡洛方法结合使用，公式如下： $$ \int f(x) p(x) \mathrm...所以我们可以使用异策略的方法，即使用另一个不同的策略和演员，与环境进行交互并用所采样的数据进行原先策略的更新。这样等价于使用同一组数据，在同一个回合，我们对整个策略模型更新了多次，这样会更加有效率。...我们可以在重要性采样中将 $p$ 替换为任意的 $q$，但是本质上要求两者的分布不能差太多，即使我们补偿了不同数据分布的权重 $\frac{p(x)}{q(x)}$ 。...所以就可以让 $\theta'$ 与环境交互采样大量数据，$\theta$ 可以更新参数多次。...使用另外一种分布，来逼近所求分布的一种方法，算是一种期望修正的方法，公式如下： $$ \int f(x) p(x) \mathrm{d} x=\int f(x) \frac{p(x)}{q(x)} q(
上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。当 frac=0.5时，将随机返回一般的数据。...Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?...在这种情况下，简单的矢量化操作（例如df*4）要快得多。 然而，在某些情况下，我们可能无法选择矢量化操作。
总第202篇/张俊红 今天我们来聊聊统计学里面比较重要的一个定理：中心极限定理，中心极限定理是指：现在有一个总体数据，如果从该总体数据中随机抽取若干样本，重复多次，每次抽样得到的样本量统计值(比如均值...)与总体的统计值(比如均值)应该是差不多的，而且重复多次以后会得到多个统计值，这多个统计值会呈正态分布。...plt.figure(figsize = (9,9)) plt.subplot(221) sample_mean = [] for i in range(1,100): s = np.random.choice...：30、50、100、500，通过运行上面代码可以得到每次抽取不同样本量对应的样本均值的分布结果： 可以看到，不同样本量对应的均值分布均符合正态分布。...就是抽样算出来的均值会接近总体的均值，所以基于这个定理的存在，我们可以用抽样结果的均值来估计总体的均值。
p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。...Stan是一种新式的语言，它提供了一种更全面的学习和实现贝叶斯模型的方法，可以适应复杂的数据结构。...采样由 ~ 符号表示，并且 Stan 已经包含许多常见的分布作为矢量化函数。 还有四个可选块： “功能” "转化的数据" "转换后的参数 "生成的数量" 注释// 在 Stan中用 表示 。...编译后，您可以在每个会话中多次使用模型，但在开始新R 会话时必须重新编译 。有许多 C++ 编译器，而且它们在不同系统中通常是不同的。如果您的模型一堆错误，请不要担心。...这是因为我们使用了一个简单的模型，并且在我们的参数上放置了非信息先验。 将回归线估计中的可变性可视化的一种方法是绘制来自后验的多个估计。 plot(y ~ x, pch = 20) 图 4.
np.random.choice(make_array('Heads', 'Tails')) 'Heads' 我们可能希望重新运行代码，带有稍微不同的输入或其他稍微不同的行为。...所有这些都是抽样方案是等可能的，只有其中一个（GR）使事件发生。所以： 但是还有另外一种方法来得到答案，可以用两个阶段来思考这个事件。 必须首先抽取绿色纸条。...因此，当事件以两种不同的方式之一发生时，发生的几率是一些几率的总和，因此比任何一种方式的几率都大。 乘法规则可以自然扩展到两个以上的事件，我们将在下面看到。...得出这个答案的另一种方法是，弄清楚如果你不能得到至少一个正面，会发生什么事情：这两次投掷都必须是反面。...由于这些差异是已知的和量化的，所以在处理样本时可以考虑这些差异。 系统样本 想象一下，总体的所有元素都列出在序列中。 抽样的一种方法是，先从列表中选择一个随机的位置，然后是它后面的等间隔的位置。
（2）我们的HDMap先验能够将地图感知指标提升最多6.34%。 （3）P-MapNet可以切换到不同的推理模式，以在精度和效率之间进行权衡。...HDMapNet[2]将地图元素通过栅格化进行表示，使用pixel-wise的预测和启发式后处理方法获得矢量化的预测结果。...最近的一些方法，如MapTR[4], PivotNet[3], Streammapnet[5]等则基于Transformer架构实现了端到端的矢量化预测，但这些方法仅使用传感器输入，在遮挡、极端天气等复杂环境下性能仍有限...为了证明我们所提方法在远距离上的有效性，我们设置了在三种不同的探测距离： 60\times 30\,m , 120\times 60\,m , 240\times 60\,m 。...我们在不同距离和使用不同传感器模式下，与HDMapNet [14] 进行了性能比较，结果总结在表I和表III中。我们的方法在240m×60m范围的mIOU上取得了13.4%改进。
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