If is a discrete random variable taking on values , then we can write . Implementation of this formula to generate discrete random variables is actually quite straightforward and can be summarized as follows. To generate , Generate if , set . we defi…

The Basics of Probability Probability measures the amount of uncertainty of an event: a fact whose occurence is uncertain. Sample space refers to the set of all possible events, denoted as . Some properties: Sum rule: Union bound: Conditional probabi…

Generating Gaussian Random Numbers http://www.taygeta.com/random/gaussian.html This note is about the topic of generating Gaussia  pseudo-random numbers given a source of uniform  pseudo-random numbers. This topic comes up more frequently than I woul…

title: [概率论]3-1:随机变量和分布(Random Variables and Discrete Distributions) categories: Mathematic Probability keywords: Random Variables 随机变量 Discrete Distributions 离散分布 Uniform Distributions on Integers 均匀分布 Binomial Distributions 二项分布 toc: true date: 201…

import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k import random k = random.sample(xrange(0x41, 0x5b), 26) print k k = [chr(x) for x in k] print k v = random.sample(xrange(1000000), 26) print v d = dict(zip(k, v)) print d 输出结果 </pre><…

python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断.sample函数不会修改原有序列 import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slic…

1. np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2)  将图片进行串接的操作,使得图片的维度为[80, 80, 4] 参数说明: (x_t, x_t, x_t, x_t) 表示需要进行串接的图片, axis = 2 表示在第三个维度上进行串接操作 2. cv2.resize(x, [80, 80])  # 将图片的维度变化为80 * 80的维度 参数说明, x为输入的图片,80, 80表示图片变化的维度 3.cv2.cvtColor(x_t, tf.COLOR_RG…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

import random list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] for i in range(3): slice = random.sample(list, 5) # 从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回 print(slice) print(list, '\n') # 原有序列并没有改变 输出结果如下,发现每一次的random.sample函数返回的5个元素不同…

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S…

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

写脚本过程中用到了需要随机一段字符串的操作,查了一下资料,对于random.sample的用法,多用于截取列表的指定长度的随机数,但是不会改变列表本身的排序: list = [0,1,2,3,4] rs = random.sample(list, 2) print(rs) print(list) >>>[2, 4] #此数组随着不同的执行,里面的元素随机,但都是两个 >>>[0, 1, 2, 3, 4] 上面这种方法要求知道已知的数列,但是不能满足我在一定范围内,随机出…

作者:桂. 时间:2017-04-25  21:05:07 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 前言 仍然是昨天的问题,别人问到最小二乘.霍夫变换.RANSAC在直线拟合上的区别.昨天梳理了霍夫变换,今天打算抽空梳理一下RANSAC算法,主要包括: 1)RANSAC理论介绍 2)RANSAC应用简介: 内容为自己的学习记录,其中很多地方借鉴了别人,最后一起给出链接. 一.RANSAC理论介绍 普通最小二乘是保守派:在现有数据下,…

统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布(normal distribution),t分布(t distribution),F分布(F distribution)和卡方分布(χ2 distribution,chi-square distribution),其中后三种属于抽样分布. 为什么要研究概率分布呢?因为通过研究概率分布,我们可以找出数据的分布规律,并根据这些规律来解决特定条件下的问题.比如:假设随机变量X服从某个已知的分布,我们就可以利用这个分布对X的取值是否显著异于分布期望值进行检验.…

以下是几种常见的离散型概率分布和连续型概率分布类型: 伯努利分布(Bernoulli Distribution):常称为0-1分布,即它的随机变量只取值0或者1. 伯努利试验是单次随机试验,只有"成功"(1)或"失败"(0)这两种结果.假如某次伯努利实验成功的概率为p,失败的概率为q=1-p,那么实验成功或失败的概率可以写成:. 伯努利分布的期望: 伯努利分布的方差: 二项分布(Binomial Distribution):用以描述n次独立的伯努利实验中有x次成功的…

Let $X=\{x_1,x_2,...,x_n\}$ be a finite set and let $P$ be a probability function defined on all subsets of $X$ with $P(\{x_i\})=a_i,~1\leq i \geq n,~0<a_i<1$ for i and $\sum^{n}_{i=1}=1$. $X$ together with $P$ is a discrete (finite) probability dis…

1.Normal distribution In probability theory, the normal (or Gaussian or Gauss or Laplace–Gauss) distribution is a very common continuous probability distribution. Normal distributions are important in statistics and are often used in the natural and…

Basics of Probability Probability density function (pdf). Let X be a continuous random variable. Then a probability distribution or probability density function (pdf) of X is a function f(x) such that any two numbers a and b with That is, the probabi…

Random Variable \(\underline{cdf:}\)cumulative distribution function \(F(x)=P(X \leq x)\) \(\underline{pmf:}\)probability mass function(for discrete probability distribution ) (1)\(p(x) \geq0,x \in X\) (2)\(\sum\limits_{x \in X}P(x)=1\) \(\underline{…

1.Probability mass functions (pmf) and Probability density functions (pdf) pmf 和 pdf 类似,但不同之处在于所适用的分布类型 PMF -> <font color='green'>discrete distributions</font>, while pdf -> <font color='green'>continuous distributions</font>…

概率(Probability):事件发生的可能性的数值度量. 组合(Combination):从n项中选取r项的组合数,不考虑排列顺序.组合计数法则:. 排列(Permutation):从n项中选取r项的组合数,考虑排列顺序.排列计数法则:. 贝叶斯定理(Bayes's Theorem):获取新信息后对概率进行修正的一种方法.先验概率--->新信息--->应用贝叶斯定理--->后验概率.具体请见:贝叶斯定理推导(Bayes's Theorem). 离散型概率分布(Discrete Pro…

\(\underline{cdf:}\)cumulative distribution function \(F(x)=P(X \leq x)\) \(\underline{pmf:}\)probability mass function(for discrete probability distribution ) (1)\(p(x) \geq0,x \in \mathcal{X}\) (2)\(\sum\limits_{x \in \mathcal{X}}P(x)=1\) \(\underl…

How to generate a sample from $p(x)$? Let's first see how Matlab samples from a $p(x)$. In Matlab, there are several common probability distributions. Try univariate Gaussian distribution p= normpdf(linspace(xmin , xmax , num_of_points) , mean, stand…

https://eli.thegreenplace.net/2016/the-softmax-function-and-its-derivative/  Eli Bendersky's website About Archives The Softmax function and its derivative  October 18, 2016 at 05:20 Tags Math , Machine Learning The softmax function takes an N-dimens…

目录 Random Variable discrete distribution: continuous distribution: 统计量 现代统计学时期: Survey sampling Random Variable \(\underline{cdf:}\)cumulative distribution function \(F(x)=P(X \leq x)\) \(\underline{pmf:}\)probability mass function(for discrete proba…

Source: Sigma Zone, by Philip Mayfield The Binomial Distribution is commonly used in statistics in a variety of applications. Binomial data and statistics are presented to us daily. For example, in the election of political officials we may be asked…

https://www.indooratlas.com/ MaLoc: a practical magnetic fingerprinting approach to indoor localization using smartphones However, tracking the location of a mobile user requiresfrequent Wi-Fi scanning which is quite power hungry. This approach is ba…

代码:出处忘了 // // Example 13-1. Using K-means // // /* *************** License:************************** Oct. 3, 2008 Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working. BOOK: It would be nice if you cite…

先PS一个:考虑到这次的题目本身的特点 尝试下把说明性内容都直接作为备注写在语句中 另外用于说明的部分例子参考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and Modeling with R这门课课件上的例子 部分参考了相关package的帮助文档中的例子 下面正题 - 戌   > # Assume the predetermined significance level is 0.05.假设预定的显着性水平是0.05. > # 1 Shapiro-Wil…

王老板开了一家4S店,卖新车为主,车型也很单一,可是每个月销量都变化很大,他很头疼,该怎么备货,头疼的是: 1)备货少了,可以来了没货可能就不买,去别的店了 2)备货多了,占用库存不说,长久卖不出去就成库存车,说不定要亏本处理了 我们用泊松概率算法帮他解决试试看. [样板数据] 首先还是要看看样板数据,才能给出合理的办法,他们主打车型最近6个月销量情况是: 月份 销量 1 10 2 2 3 7 4 5 5 8 6 18 [数据准备] 样板数据有了,先用最笨的方法,做个平均数,6个月合计卖了50台…