控制变量重要性采样方法通过引入一个控制变量来减少采样分布和目标分布之间的差异。通过选择一个适当的控制变量,我们可以降低估计的方差,并提高估计的准确性。 具体而言,控制变量重要性采样方法通过将目标函数f(x)表示为f(x) = g(x)h(x),其中g(x)是一个已知的函数,h(x)是我们希望估计的函数。我们可以将目标...
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