Python中有内建模块random可以用来生成[0.0,1.0)上的精度为53位的伪随机数,该模块使用马特赛特旋转演算法(MersenneTwister)实现了各种分布的伪随机数生成器。 MersenneTwister算法中,一个n位的线性反馈移位寄存器(LFSR)能够在重复之前产生 2 n − 1 2^n-12n−1 位长的伪随机序列,称之为m序列,将产生的伪随机...
4|1随机化算法 这里不展开介绍随机化算法,它在我看来只是一种使算法复杂度与输入数据解耦合的思想,并不是某种特定的算法。比如我们都知道快速排序对于不同的输入数据会有不同的时间复杂度,所以我们称其为不稳定的排序算法,而采用随机化的思想就能使其变成稳定的算法,最简单的办法就是对所有输入数据都进行一次随机排...
装袋法使用随机样本数据,并使用学习算法和平均值来获取装袋概率,也称为自助聚合。它将多个模型的结果聚合起来得到一个综合的结果。 该方法涉及以下步骤: 将原始数据集分割成多个子集,并进行替换。 为每个子集开发基础模型。 在运行所有预测之前,同时运行所有模型,并将所有预测结果汇总以获得最终预测结果。 Scikit-learn...
在( [0,1) ) 中绘制一个均匀分布的随机数: import random r = random.random() 1. 2. 在( [a,b) ) 中绘制一个均匀分布的随机数: r = random.uniform(a, b) 1. 在( [a,b] ) 中绘制一个均匀分布的随机整数: i = random.randint(a, b) 1. 绘制随机数(矢量化代码)的介绍 在( [0,1)...
1. 算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置 再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。 重复第二步,直到所有元素均排序完毕。 2. 动图演示 3. Python 代码实现 def selectionSort(arr): ...
随机森林算法是一种机器学习算法,它通过构建多棵决策树并将它们的预测结果结合起来来预测目标变量。 随机森林是一种典型的Bagging模型,是基于多种决策树的分类智能算法。首先,在处理后的数据集中进行随机抽样,形成n种不同的样本数据集。 然后,根据数据集构建不同的决策树模型,...
要完成这个伪随机算法,要解决的问题就是,对于一个发生概率为p的事件,在我们第n次释放技能的时候,发生的几率在第N次成功触发的几率为P(N) = C × N,对于每一个没有成功触发的实例来说,伪随机分布PRD会通过一个常数C来增加下一次效果触发的几率。这个常数会作为初始几率,比效果说明中的几率要低,一旦效果触发...
那么现在基础知识有了,我们来实现一个加权随机算法: 加权随机算法一般应用在以下场景:有一个集合S,里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项,但是抽取的概率不同,比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说,我们可以给各项附一个权重,抽取的概率正比于这个权重...
Mersenne Twister算法译为马特赛特旋转演算法,是伪随机数发生器之一,其主要作用是生成伪随机数。此算法是Makoto Matsumoto (松本)和Takuji Nishimura (西村)于1997年开发的,基于有限二进制字段上的矩阵线性再生。可以快速产生高质量的伪随机数,修正了古老随机数产生算法的很多缺陷。
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成,每个决策树都是一颗弱学习器,通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是随机森林?