C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能.此外,math包补充了更多的函数.当然,如果想要更加高级的数学功能,可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目,它们不但支持数组和矩阵运算,还有丰富的数学和物理方程可供使用. 此外,random包可以用来生成随机数.随机数不仅可以用于数学用途,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性. m

假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

想用高斯分布生成随机数,在网上看到很强大的总结,保留一下,以备后用 https://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/10/26/2741702.html

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能.此外,math包补充了更多的函数.当然,如果想要更加高级的数学功能,可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项目,它们不但支持数组和矩阵运算,还有丰富的数学和物理方程可供使用. 此外,random包可以用来生成随机数.随机数不仅可以用于数学用途,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性. m

1.random.random() 随机生成一个大于0小于1的随机数. print(random.random()) 0.03064765450719098 2.random.uniform(a,b)用于生成一个指定范围内的随机浮点数,两个参数其中一个是下限一个是上限.(a<b) print(random.uniform(1,10)) print(random.uniform(10,1)) 5.804787406757064 7.451530865195986 3.random.randint(

本模块提供了生成要求安全度不高的随机数.假设须要更高安全的随机数产生.须要使用os.urandom()或者SystmeRandom模块. random.seed(a=None, version=2) 初始化随机数据的种子数值.假设a是None值,会取採用当前系统时间作为种子值.假设a是一个int类型的值.则会直接使用.參数version是版本号兼容,假设为版本号2时,对于str.bytes.bytearray採用int类型返回:在版本号1时,採用hash()返回. 样例: #python 3.4

math包 math包主要处理数学相关的运算.math包定义了两个常数: math.e   # 自然常数e math.pi  # 圆周率pi   此外,math包还有各种运算函数 (下面函数的功能可以参考数学手册): math.ceil(x)       # 对x向上取整,比如x=1.2,返回2 math.floor(x)      # 对x向下取整,比如x=1.2,返回1 math.pow(x,y)      # 指数运算,得到x的y次方 math.log(x)        # 对数,默认基

样例 <script src="./p5/p5.js"></script> <script> function setup() { // 只写一次你想做的事 createCanvas(400, 400); } function draw() { // 写下你要重复的内容 // 每秒约60次速度重复 background(220); ellipse(50,50,80,80); } </script> createCanvas(width,h

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

Python基础 内置函数 今天来介绍一下Python解释器包含的一系列的内置函数,下面表格按字母顺序列出了内置函数: 下面就一一介绍一下内置函数的用法: 1.abs() 返回一个数值的绝对值,可以是整数或浮点数等. print(abs(-18)) print(abs(0.15)) result: 18 0.15 2.all(iterable) 如果iterable的所有元素不为0.''.False或者iterable为空,all(iterable)返回True,否则返回False. print

matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu

1.和C++.Java的区别: 动态类型:不需要声明a的类型. a=34 type(a) <type  ‘int’> 一切皆对象: 4 2.数字: 自动转换类型:a=34  A=3.14 A=2**1000(2的1000次方) //——整除的意思 Decimal: 问题1:0.3*3=0.8999999999999 解决办法1:print(0.3*3) 输出0.9 解决办法2:用decimal From decimal import Decimal as D D(‘0.3’)*D(3) 输出:

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

支持向量机(SVM)非线性数据切割 1.目标 本指导中你将学到: l  当不可能线性切割训练数据时,如何定义SVM最优化问题. l  在这样的问题上.如何配置CvSVMParams中的參数满足你的SVM: 2.动机 为什么我们有兴趣扩展SVM最优化问题来处理非线性切割训练数据?SVM在计算机视觉应用中须要一个比线性分类器更加强有力的工具. 原因在于,其实,在这样的问题上训练数据差点儿不能被一个超平面切割开.考虑一个这样的任务.比如,面部识别. 这样的情况下,训练数据由图像上的一组面部数据和非面部

简介 在测试算法的时候,或者某些算法需要使用随机数,本文介绍如何使用OpenCV的随机数相关功能. 主要内容: 1. cv::RNG类 -- random number generator 2. cv::randu -- 填充均匀分布随机数 3. cv::randn -- 填充高斯分布随机数 cv::RNG RNG是OpenCV用来产生随机数的类,他可以产生标量随机数,也可以使用随机数填充Mat对象.当前它只支持均匀分布和高斯分布的随机数. 用实例展示如何产生标量随机数和填充Mat对象. 例1,

Matlab R2016a完全自学一本通 记在前面: (1)函数中:dim=1 按列:dim=2 按行 (2)这本书很垃圾,不建议买. (3)在数据库连接中,用两个单引号表示字符串,千万不能用双引号 第2章 Matlab基础知识 2.1 数据类型 数值,逻辑,字符串,函数句柄,结构体,单元数组 2.1.1 数值类型 int8,uint8:int16,uint16:int32,uint32:int64,uint64 整数型 single 单精度 double 双精度 (默认) 示例:int32(8

1.生成高斯分布的随机数 导入numpy模块,通过numpy模块内的方法生成一组在方程 y = 2 * x + 3 周围小幅波动的随机坐标.代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot def getRandomPoints(count): xList = [] yList = [] for i in range(count): x = np.random.normal(0, 0.5) y = 2 * x + 3 + np.r

经典无监督学习 聚类 K均值 PCA主成分分析 等 深度学习下的无监督学习 自编码器 传统的基于特征学习的自编码器 变种的生成式自编码器 Gen网络(对抗式生成网络) 传统自编码器 原理 类似于一个自学习式PCA,如果编码/解码器只是单层线性的话 自编码器编码解码示意图: 特征提取过程中甚至用到了卷积网络+relu的结构(我的认知停留在Originally级别) 编码&解码器可以共享权值(在我接触的代码中一般都没共享权值) 损失函数推荐L2 应用 由于重建已知数据是个没什么用的过程,所以自编码器

写在前面:之前想分类图像的时候有看过k-means算法,当时一知半解的去使用,不懂原理不懂使用规则...显然最后失败了,然后看了<机器学习>这本书对k-means算法有了理论的认识,现在通过贾志刚老师的视频有了实际应用的理解. k-means算法原理 注:还是和之前一样,核心都是别人的,我只是知识的搬运工并且加上了自己的理解.弄完之后发现理论部分都是别人的~~没办法这算法太简单了... k-means含义:无监督的聚类算法. 无监督:就是不需要人干预,拿来一大批东西直接放进算法就可以进行分类.