我正在尝试使用discrete distribution (here too。distribution {2,2,1,1,2,2,1,1,2,2}; 或 std::discrete_distribution<> d({40, 10, 10, 40}); 如果你有10个或4个有权重的元素我将这些元素放在一个结构向量中，例如： struct Particle{};
std::vector<Particle> particles; 正如你所看到的，这个向量的每个元素都有一个权重我想
浏览 41提问于2020-12-20得票数 3
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使用numpy，我需要为机器学习问题生成培训和测试数据。该模型能够预测三个不同的类别(X，Y，Z)。从先前的一项研究中，我们知道，按照每项试验病人总数的百分比计算，这些课程的分布情况如下：Y - u=83.7, s=15.2 u/s描述了每一类的N(u，s)的分布(因此，对于所有研究的试验，X类的均值为7.2，方差为5.3)。如何在所有类和每个类中重新创建遵循相同分布的数据集，但每个记录受X+Y+Z=100约束。
很容易生成跟随整个
浏览 2提问于2014-06-28得票数 1
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我有一个实值样本，其中包含离散随机变量的独立实现，我想创建适合此数据的分布。sample = [2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 2.0, 1.0] UserDefined分布似乎是为此目的而设计的，但需要根据每个点在样本中的频率来计算每个点的权重为此，我使用Numpy unique函数计算点和权重。然而，这听起来像是UserDefined类的一个限制。我如何才能更简单地做到这一点？
浏览 30提问于2020-04-30得票数 0
有10^6个离散点(x，y是整数)，它们的值稀疏地分布在一个很大的区域[-2^31,2^31)^2中。它们保持不变。我应该使用什么数据结构和算法来存储输入并有效地给出结果？这是一个C++算法问题，我希望它在1秒内完成。
浏览 0提问于2019-11-18得票数 0
在我的模拟中，我需要从一个离散的概率分布中产生许多随机变量。
是否有具备此功能的Python
浏览 6提问于2013-02-01得票数 0
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这个平均值的权重是“eps的概率”(因此我将有一个具有3个权重的向量)。对于加权平均，我只是指算术和，这里每个分量乘以一个权重，即0到1之间的一个数字，其中所有权重的总和应为1。最后，我需要计算y的加权平均值，其中y的每个值由“从均值为零且标准差等于scale的正态分布中提取eps的每个值的概率”加权。因此，我找到的唯一解决方案是用一定数量的柱子离散化正态分布，然后找出用上面的代码提取的值实际被绘制的概率。我如何在Python中做到这一点？编辑:我找到的解决方案是<em
浏览 33提问于2020-12-01得票数 1
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我在拟合离散分布函数时遇到了一些困难(我特别使用负二项分布)。下面是我的设置:我有一个传入项的来源，每个项的生命周期都是未知的。每天都有一些过期(第一天很大一部分，第二天更多，等等)。对于现有的来料源(源大于180天)，我已经成功地将具有负二项分布的新物料的寿命建模为可接受的误差(使用MLE -最大似然估计)。
我的问题始于传入项目的新来源。我想在短时间后(比如5-7天后)估计他们物品的寿命分布。当我尝试应用MLE时，我得到了明显较低的平均值(即3而不是30)。我假设这
浏览 2提问于2014-01-05得票数 1
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在它中，它提到“在视觉中，通常忽略像素的强度被量化，并且用连续的正态分布来建模。”所以我的问题是，我们为什么选择这样做？
浏览 0提问于2017-01-27得票数 0
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嵌套数据结构中的STL排序
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这是我为用C++表示图形而创建的基于STL的数据结构。ii;typedef std::vector< vii > graph;
在我在Steven (竞争编程)一书中读到的Kruskal算法中，他使用了边的向量我实现了这个算法，它起了作用，但我想使用以前的数据结构，我不知道如何按权重排序边沿，因为它有嵌套结构。vector< vector< pair < int, int> >
浏览 4提问于2017-01-30得票数 2
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极长时间序列的最佳索引数据结构
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我想问问其他的人，他们对用于索引时间序列(也就是按列排列的数据，也就是平面线性的)最好的品种数据结构的意见。基于抽样/离散特性，存在两种基本类型的时间序列：
时间范围内的所有值-- t0，t1所讨论的数据集大小约为15-20TB，因此处理是以分布式方式进行的--因为上面描述的一些查询将导致数据集大于任何一个系统上可用的物理内存量。在这种情况下的分布式处理还意味
浏览 3提问于2012-04-02得票数 23
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我正在尝试使用以下代码(取自互联网)从二项式分布生成数字。它会编译，但会挂起一次执行。(我在mac上使用的是g++。)
有人可以建议一个工作代码，使用C++ TR1库功能从二项式分布生成数字吗？
浏览 0提问于2013-02-22得票数 11
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射线跟踪中的抗混叠/滤波
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在互联网上搜索时，我发现了两种不同的方法：一个例子是PBRT
两个例子是小白杨和贝内迪克特's 钨渲染器
创建你想要的样本(随机，分层，低差异序列，等等)用光线渲染场景📷基本的前提是使用</em
浏览 0提问于2016-03-02得票数 25
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假设我只有来自分布的随机样本，没有其他数据-例如数字列表- [1,15,30,4,etc.]。估计分布的最佳方法是什么，以便在pytorch中从中提取更多样本？我目前假设所有样本都来自正态分布，并仅使用样本的均值和标准差来构建它并从中提取。然而，该函数可以是任何分布的。
浏览 3提问于2019-07-04得票数 0
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在神经网络中表示节点？
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在自组织神经网络(Kohonen映射)中，节点的权重如何与2D网络中的坐标相关。地图是否基于该位置的坐标或该位置的权重自组织。我正在尝试使用MPI实现下面所示的算法
分布式定位算法:输入：N，节点数量；G = (g_ij)，最近邻知识输出:节点位置p_i = (x_i,y_j), i,j = 1,......
浏览 1提问于2012-03-02得票数 1
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我正在学习C语言，但在此之后或在此期间，在进入C++之前，我应该先学习什么，然后再学习什么？编译器、数据结构、统一建模语言或设计模式？(什么时候开始学习Win32应用编程接口?)线性代数，离散数学，微积分？
如果有人能指引我走完这段旅程，我将不胜感激。有很多问题我想知道答案。谢谢。
浏览 1提问于2010-12-04得票数 7
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概率频繁变化的c++离散分布抽样
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问题:我需要从一个离散分布中抽取样本，例如{w1，w2，w3，.}，从而概率分布{p1，p2，p3，…}，其中pi=wi/(w1+w2+.)。有些wi的变化非常频繁，但只占所有wi的很低的比例，但是分布本身必须在每次发生时都被重命名，因此我认为Alias方法不能有效地工作，因为每次都需要从头开始构建整个分布。因此，为了在wi中更改后更新树，需要进行log(n)更改，以及从分布中获取样本的相同数量。Q1。对于如何更快地实现这个目标，你有更好的想法吗？Q2。，我就通过在向
浏览 6提问于2014-08-07得票数 5
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每个元素都有一个与其相关的权重(选择概率)。我目前的策略是：对于大的集合和大量的选择，这个过程开始表现出二次型行为，简而言之，有更快的方法吗？
浏览 2提问于2011-05-19得票数 15
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遗憾的是，尽管在范围内使用了一致整数，但我在编程中没有真正使用随机数的经验。因此，我必须就这个问题提出问题。我想要一个单调的递减函数(在许多著名的概率分布中，比如伽马分布，在减少之前不要增长)。示例:使用高斯正态分布，结果在某些数组
浏览 3提问于2010-11-05得票数 0
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我目前正在对C++中的一些数据结构进行基准测试，我想在使用Zipf分布的数字时对它们进行测试。我调整了实现以使用Mersenne Twister生成器。有没有更快的方法来生成Zipf分布式数字？即使是不太精确的东西也会受到欢迎。
谢谢
浏览 2提问于2012-04-03得票数 10
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