我在这里寻找：我需要从可能具有x_0 != 0和gamma != 1的柯西中采样，即可能不位于原点，也不具有等于1的比例。
我该怎么做呢？
浏览 61提问于2017-07-17得票数 5
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我的模拟需要标准正态(高斯)随机变量。生成它们的最简单方法是什么？与java不同的是，标准的类似乎只处理统一变量。
浏览 3提问于2012-06-12得票数 2
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我正在尝试将一些Python转换为F#，特别是。也就是说，1的类型与[| 2 |], [| 3 |]的类型不一样
numpy
浏览 3提问于2016-01-04得票数 4
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我有一些大的数据集，用来创建非标准的概率分布(使用numpy.histogram来存储数据，使用scipy.interpolate的interp1d函数来插值产生的曲线)，我还创建了一个函数，可以使用scipy.stats我的目标是了解样本大小的变化如何改变它们来自的发行版以及其他PDF的匹配度，并确定需要有多大的样本才能完全确
浏览 1提问于2015-05-26得票数 4
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我试图用逆累积分布法从标准的cauchy分布中绘制一个直方图，我得到了一个不像教科书标准cauchy分布的奇怪的图。我想我的逆函数是正确的(x =tan(pi*(x-1/2))，所以我希望得到一些帮助。下面是我使用的r代码：u <- runif(n)
c.samp <- sapply(u, function(u) tan(pi*(
浏览 3提问于2018-11-08得票数 0
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为了优化某些机器学习的(甚至是流水线的)超参数，sklearn提出了详尽的"GridsearchCV“和随机的"”。后者对所提供的分布进行采样并进行测试，最终选择最佳模型(并提供每个暂定模型的结果)。
但假设我用这个随机方法训练了1000个模型。后来，我觉得这还不够精确，我想再多试1000款。我能继续训练吗？也就是，要求更多的样本，尝试更多的模型，而不会失去当前的进展。第二次调用
浏览 6提问于2021-04-23得票数 0
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我使用MCMCglmm()运行一个具有两个随机效应的多变量模型(4个响应变量)。我目前使用的是逆Wishart优先。nu=0.002, alpha.V=diag(4)*1000)))
我的问题是:如何将它变成适合我的MCMCglmm()模型<
浏览 3提问于2021-06-11得票数 2
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我想要做的是最小化数据集中高度分散的数据的影响。我想要计算数据集的平均值，在我的例子中，它具有最小的散乱数据的影响。如下图所示：
我需要的平均值不是46.3，而是更接近其他数据分布。实际上，我希望将均值计算中89.23 & 328.42的影响降至最低。提前感谢
浏览 0提问于2012-08-15得票数 0
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我有一个理论分布，我想在2D空间中随机抽样如下分布： E = { 'ft':0.55, 'alpha': 2.99, 'z0':0.191, 'km':0.089, 'kt/(I['z0']+I['km']*(m-20)))**I['alpha']) return value
更新：
浏览 5提问于2014-06-16得票数 0
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我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
这种方法的缺点是什么？
浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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我阅读了决策学习与错误问题的声明如下：
区分(\vec a, \langle \vec a, \vec s \rangle + e)和均匀随机样本。这是否意味着让(\vec a, \langle \vec a, \vec s \rangle + e)接受一些随机性的统计检验？据我所知，a和e都是从均匀分布随机抽样的，那么为什么\langle \vec a, \vec s \rangle + e看起来不像随机数据呢？
浏览 0提问于2020-02-19得票数 3
在利奥·伊西克顿( learning )在第四课“https://www.youtube.com/watch?v=ms-Ooh9mjiE&list=PLWKotBjTDoLj3rXBL-nEIPRN9V3a9Cx07&index=4 过载、不足和模型容量”中提出的“深度学习速成课程”中，他建议数据应该分成列、验证和测试集当我看人们是如何实现这个设计的时候，他们通常使用gridseachCV来评估深度学习神经网络来配置某些超参数</em
浏览 0提问于2019-04-14得票数 0
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它列出了经验回放的三个优点：
与标准的在线Q学习23相比，这种方法有几个优点.首先，经验的每一步都有可能用于许多权重更新，从而提高了数据效率。第二，直接从连续样本中学习是低效的，因为样本之间有很强的相关性；随机化样本破坏了这些相关性，从而降低了更新的方差。第三，当学习策略时，当前的参数决定下一个参数被训练的数据样本。例如，如果最大化的动作是向左移
浏览 0提问于2018-08-14得票数 5
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我在R方面不是超级有知识的人，所以我真的很感激你的帮助。提前感谢！
( A)我的主要问题是，我是否应该在随机抽样中考虑不同的事件概率，以及如何准确地做到这一点。例如，在我的橙子中，71%是超级多汁，22%是中等多汁，7%是轻度多汁。有三个分布我从:超级多汁，中等多汁，和温和多汁(基于果汁水平)。超级果汁的平均值为400，sd为100。中等汁的平均值为300，sd为75。轻度多汁<e
浏览 1提问于2021-02-27得票数 1
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(我肯定这是一个常见问题，但也很难用谷歌搜索)在我看来，除了调用x.__abs__之外，abs()所做的一切也可以在object.abs()中实现
它是历史上的吗，因为并不总是有一个根类？
浏览 8提问于2009-04-25得票数 4
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我有255个月(~21年)的金融资产回报率，从-22.25%到+18.09%不等。我使用Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)?中的代码将数据拟合到分布中，并生成随机数。 这是数据的直方图。我相信上面的代码试图使用MLE (最大似然估计)将数据拟合到分布中，列表中大约有88种<e
浏览 46提问于2020-08-27得票数 1
我有用两个参数调用的Python脚本。我也可以用不同的一组参数来调用它，以使它的行为有所不同。
我的问题是:在脚本中，当我用第二组参数调用它时，我会添加代码以便脚本用第一组参数调用自己吗？那能行吗？上面的原因:当使用参数集1调用脚本时，脚本构建了一个C库。当使用参数集2调用时，脚本从arg s
浏览 2提问于2015-09-22得票数 0
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以下是MATLAB中的偏度和峰度代码：N = 1:1:2000;
y_skew = skewness(y);
y_kurt = kurtosis(y);y_skew =4.4686410415491E-15
y_kurt = 1.500
浏览 8提问于2022-09-09得票数 1
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