本文将介绍几种有效降低方差的重要性采样方法。 1.基本重要性采样方法 基本重要性采样方法是重要性采样的最基本形式。它假设我们希望估计的目标分布为p(x),而我们只能从另一个分布q(x)中采样。基本重要性采样方法使用重要性权重w(x)来修正估计值。给定一个从q(x)中采样得到的样本x,我们可以通过以下公式计算对应...
首先是采样数的估计,我们希望采样数自适应地在需要的区域较多,例如说light gradient大的地方,在不需要的区域尽可能少,比如说阴影区域。因此需要一个用于估计采样数的metric,这个metric由当前帧i的采样数n、前i-1帧的均值方差和一个预设的我们所期望的较小的方差σ0得到。β是根据前一帧的采样数设定的一个采样数...
随机森林模型的优点有( )A.由于采用了随机采样,训练出的模型的方差小,泛化能力强。B.在训练后,可以给出各个特征对于输出的重要性C.在某些噪音比较大的样本集上,随机森林