如何从多个混合分布中进行一致抽样？
从多个混合分布中进行一致抽样可以通过以下步骤实现：
- 理解混合分布：混合分布是由多个分布组合而成的概率分布。每个分布都有自己的权重，表示其在混合分布中的重要性。
- 确定抽样方法：根据具体需求和数据特点，选择合适的抽样方法。常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
- 计算权重：对于每个分布，根据其权重计算其在混合分布中的比例。权重可以是概率、频率或其他衡量指标。
- 选择分布：根据权重，按照一定的概率选择一个分布进行抽样。可以使用随机数生成器生成一个0到1之间的随机数，然后根据权重进行比较，确定选择的分布。
- 抽样：根据选择的分布，使用相应的抽样方法从该分布中抽取样本。可以使用已有的抽样函数或算法，如随机数生成器、蒙特卡洛方法等。
- 合并样本：重复步骤4和步骤5，从不同的分布中抽取样本，然后将所有样本合并成一个整体样本集。
- 分析样本：对合并后的样本进行分析，如计算统计指标、绘制图表、进行模型拟合等。
需要注意的是，不同的混合分布可能需要采用不同的抽样方法和权重计算方式。具体的实现方法可以根据实际情况进行调整。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云随机数生成器（https://cloud.tencent.com/product/crng）
- 腾讯云蒙特卡洛方法（https://cloud.tencent.com/product/mc）
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1回答
混合正态分布的重要性抽样
、、、、
如何通过重要性抽样计算高斯混合模型的均值？假设我有一个模型，从N(-1,1)分布中抽样的可能性为60%，从N(2,1/9)分布中抽样的可能性为40%。下面是我从g*f(X)/h的标准重要性采样格式得到的结果；但我不认为我的函数f是正确的，因为我使用了求和混合函数，而不是通过概率进行真正的采样。有什么建议是我应该改变的吗？谢谢!
set.seed(100)
N = 100
x = rnorm(N,mean=0,sd=0.6) # Sample x samples from the proposal distribution h(x)
h = dnorm(x,mean=0,sd=0.6) # Ev
浏览 6提问于2020-07-21得票数 0
1回答
我对python的编码很陌生，我希望从理论上知道的数据集中获取参数，这些数据很可能是t分布的。我尝试的第一个方法是使用t.fit()。为了再次检查结果，我还使用了st.stats.describe()，并注意到我得到了不同的结果。我还使用t.stats()来获取"mvsk“时刻。我不知道不同的函数是做什么的，什么结果值得信任。这些参数稍后将用于蒙特卡罗模拟。有人能解释一下不同的方法吗?我做错了什么？
import numpy as np
from scipy.stats import norm,t
import scipy.stats as st
import pandas as pd
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
2回答
我正在尝试使用将一些数据拟合到混合模型中。在Matlab中，代码如下
% mixture model's PDF
mixtureModel = ...
@(x,pguess,kappa) pguess/180 + (1-pguess)*exp(kappa*cos(2*x/180*pi))/(180*besseli(0,kappa));
% Set up parameters for the MLE function
options = statset('mlecustom');
options.MaxIter = 20000;
options.MaxF
浏览 2提问于2014-10-20得票数 2
我有一个数据集，它的发行版如下所示：
📷
我需要从集合中获取随机样本数据，以便分布更加均匀。类似这样的东西(把绿地中的数据取出来)：
📷
我知道如何通过获取数据，放入单独的“存储桶”(将数据分发到X桶，从每个桶获取Y样本)，但我想知道是否有更简单的方法。
这个结果不需要100%的精确性--一个好的近似就足够了。
浏览 0提问于2016-11-29得票数 3
我有一个虚构的数据框架，包括连续变量和分类变量 library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
df <- tibble(
# each sample gets id from 1:1000
id = 1:1000,
# sex,categorical, either "f" or "m"
sex = ifelse(runif(1000, 0, 1) < 0.5, "f","m"),
# disease stage, categorical, ei
浏览 29提问于2020-04-04得票数 0
1回答
我正在尝试从两个分量分布的混合中生成一个双变量样本，即正态分布和伽马分布。为此，我使用了'copula‘包。
我写的代码如下-
library("copula")
mycop = normalCopula(param=c(0), dim=2, dispstr="ex")
mymvd = mvdc(
copula=mycop,
margins=c("norm", "norm"),
paramMargins=list(list(mean=-1, sd=0.5),list(mean=1, sd=0.5)))
这给
浏览 13提问于2021-06-13得票数 0
我目前正在从一个自定义的离散分布中取样，如下所示：
discrete_dist = stats.rv_discrete(name='discrete_dist', values=(np.arrange(1,N), p))
samples = discrete_dist.rvs(size = m)
其中p是长度N的概率列表。
当我查看文档时，我不知道计算的复杂性是什么，因为文档中关于rv()函数的唯一说明是：
def rvs(self, *args, **kwargs):
kwargs['discrete'] = True
ret
浏览 2提问于2021-12-12得票数 0
1回答
我试图使用Julia来估计一个连续的单变量分布，使用N个观测数据点(存储为一个Float64数数组)，然后从这个估计的分布中抽取样本。我以前没有知识限制对某些分布家庭的关注。
我正在考虑使用KernelDensity包来估计发行版，但我不知道如何从结果输出中取样。
如有任何帮助/建议，将不胜感激。
浏览 4提问于2016-10-19得票数 5
回答已采纳
我想把一个高斯混合，\sum_{i=1}^{K} w_i \exp(x; \mu_{i}, \Sigma_{i})合并成一个单一的高斯，在w_1 >> w_2 \geq \dots \geq w_K的约束下，即我们有一个主导的高斯。直观地说，由此产生的高斯将接近第一个高斯。我想使用MLE估计，寻找最优的高斯\exp(x; \mu, \Sigma)。很明显，平均值的表达式是\mu = \sum_{i} w_i \mu_{i}，协方差是什么？有人能帮我解决这个问题吗？
浏览 0提问于2020-03-27得票数 0
2回答
我正在尝试为Haskell中的假想行星生成随机质量。我想通过抽样双峰分布(理想情况下是两个正态分布的叠加:一个对应于小行星，一个对应于气体巨星)来产生这些质量。我看过，它提供了quantile函数，该函数可以在许多发行版上将统一分布的Double转换为Double。但是似乎没有任何对组合发行版的支持。
这种特殊的情况可以通过预先选择一个发行版或另一个发行版进行采样来解决，但我希望使用单一发行版，特别是因为我可能需要在以后调整整个发行版。最终，我可能会用来自天空测量的真实数据来代替正态分布。
我正在考虑自己实现，它可以相当简单地处理任意发行版本，但它的效率似乎相当低，如果一个解决方案已经作为一个
浏览 0提问于2012-05-31得票数 6
回答已采纳
如何在limit [m,n]中随机生成所有数字。从6 to 12生成所有数字。呃，这个序列一定像[7 12 11 9 8 10 6]。
r = randi([6 12],1,7);
但这样做的结果是：
[12 11 12 7 9 10 12]
在这里，数字是重复的，序列并不包含来自6 to 12的所有数字。
浏览 3提问于2015-07-13得票数 3
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2回答
如何从填充1和0的矩阵中提取n个随机点的样本？
a=rep(0:1,5)
b=rep(0,10)
c=rep(1,10)
dataset=matrix(cbind(a,b,c),nrow=10,ncol=3)
dataset
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0 0 1
[2,] 1 0 1
[3,] 0 0 1
[4,] 1 0 1
[5,] 0 0 1
[6,] 1 0 1
[7,] 0 0 1
[8,] 1 0
浏览 0提问于2012-02-02得票数 5
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我试图将给出的VAE示例修改为非图像/文本数据。
首先，我不明白的是下面功能中的“args”：
def sampling(args):
z_mean, z_log_sigma = args
epsilon = K.random_normal(shape=(batch_size, latent_dim),
mean=0., std=epsilon_std)
return z_mean + K.exp(z_log_sigma) * epsilon
另外，如何从z=Lambda(抽样，output_shape=(latent
浏览 0提问于2019-07-21得票数 0
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1回答
我希望使用Python获取文本的主题(或一组主要主题)。
到目前为止，我查看了nltk和scikit-learn的API，以确定是否存在这样的方法。然而，我发现的最好的事情是这个解释，它没有提到如何提取主要的主题。
有提供此功能的Python库吗？
浏览 4提问于2016-04-01得票数 0
1回答
文本数据中主题(集群)数量的选择
、、、、
我有社会科学背景，我正在做一个文本挖掘项目。在分析文本数据时，我正在寻找关于主题/集群数量选择的建议。特别是，我正在分析一个包含200000多个tweet的数据集，并在其上执行一个潜在的Dirichlet分配模型，以找到代表我数据集中tweet的主要主题的集群。然而，我试图决定集群的最佳数量，但我在图片中发现的结果似乎不一致。
📷
我很难选择集群的数量。所以问题是:你会从情节中选择多少？此外，您认为有其他方法和/或常规规则可以依赖于选择集群的数量吗？
浏览 0提问于2021-09-05得票数 1
3回答
你好
我想要创建一个数组的数字从不同的间隔。
例如，使用以下代码：
using Distributions
A = rand(Uniform(1,10),1,20)
"A“包含介于1和10之间的20个数字。
我想创建"B“，其中"B”包含在1到4之间的20个数字，或者在6到10之间，但不是在4和6之间。
有可能吗？
谢谢
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
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我有不同的分布属于生物数据。
这些分布将遵循单峰分布(mean = 0.5)、双峰分布(0.33和0.66)或三峰分布( (0.25, 0.5, 0.75) )。
我想要的是模拟这些“理论”分布，以便将我从生物学数据中得到的分布与Python或R进行比较？
更重要的是，我想知道哪个参数将被用来比较它们.形状，标准差，偏度和峰度？
浏览 3提问于2017-03-16得票数 0
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1回答
假设GPT-2或GPT-3试图生成下一个令牌，并且它对不同可能的下一个令牌具有一个概率分布(在将softmax应用于某些输出逻辑之后)。它如何在文本输出中选择要使用的令牌？
GPT-2纸提到顶部k个随机抽样(引用"递阶神经层生成")，而从不提到波束搜索。GPT-3纸提到核采样(引用"神经文本退化的奇例")和束搜索(引用"用统一文本到文本转换器探讨迁移学习的局限性")。
浏览 0提问于2023-03-20得票数 1
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我一直在运行一些小型的R教程/研讨会，我将我的“挑战脚本”保存在Rmarkdown文档中。这些包含免费文本和R代码块。有些代码块是预先填充的(例如，设置数据集供以后使用)，而有些代码块则是为了让与会者在研讨会期间填写代码。
对于每个挑战脚本，我都有一个解决方案脚本。后者包含了前者的所有自由文本，但是任何问题块都已被填充(有一个解决方案工作簿的例子)。
我并不想保留同一个文件的两个密切相关的副本(挑战和解决方案工作簿)。因此，我想知道是否有一种简单的方法可以从我的解决方案脚本(或者来自挑战脚本的解决方案脚本和只包含解决方案块的R脚本)构建我的挑战脚本。
例如，是否有一种简单的方法可以将一个Rma
浏览 1提问于2018-04-19得票数 3
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1回答
我希望在Matlab中直接从截断的多变量正态分布中采样。
我知道我可以简单地使用mvnrnd并检查返回值是否在感兴趣的域中。然而，当需要大量样本时，这是一种资源浪费。
Matlab有一个内置的函数truncate ，它将截断给定的概率分布对象。不幸的是，mvnpdf 返回给定位置的pdf的值，而不是概率对象参见：。此外，truncate似乎只支持一维问题。
除了简单地忽略感兴趣的域外的数据之外，有什么想法可以直接从截断的多变量正态分布中采样？或者这通常是我将不得不接受的东西？
文件交换的示例似乎实现了某种形式的拒绝采样：
浏览 4提问于2020-05-17得票数 2
在中，我发现了生成算法和鉴别算法的以下解释：
“一种生成算法对数据的生成进行建模，以便对信号进行分类。它提出了一个问题:基于我这一代人的假设，哪一类最有可能产生这种信号？”
判别算法不关心数据是如何生成的，它只是对给定的信号进行分类。“
是参数算法和非参数算法的定义。
参数:数据是从fic形式的概率分布中提取的，其形式以未知参数为限。非参数:数据是从某种非参数fied概率分布中提取的。
那么，从本质上说，我们可以说生成算法和参数算法是底层模型，而判别算法和非参数算法不假设任何模型吗？
谢谢。
浏览 11提问于2014-05-23得票数 2
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1回答
余弦分布的重要性抽样
、、、
让我们看一看这篇博客文章-- https://schuttejoe.github.io/post/ggximportancesamplingpart1/和图像是实现它的结果：
📷
在上面的链接中，您可以看到此图像的描述。
为了与左边的图像进行比较，我通过对余弦分布的重要性采样生成了一幅图像，而在右边，我使用上述技术生成了一幅图像。...
f(w_i,w_o) = \frac{F(w_i, w_m) ~ G_2(w_i,wo_,w_m) D(w_m)}{4 ~ |w_i \cdot w_g| ~ |w_o \cdot w_g|} * PDF[?]
浏览 0提问于2020-10-01得票数 2
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是否可以在MATLAB或Octave中定义自己的概率密度函数，并将其用于生成随机数？
MATLAB和Octave有一些默认函数，比如rand，randn，从均匀分布中随机抽取点，或者正态分布，但似乎没有文档说明如何定义我自己的概率密度函数。
浏览 0提问于2012-03-10得票数 5
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我知道培训集和测试集都应该有相同的分布，也知道我们不应该触及测试集(就过度抽样而言)。但是我们知道过度采样训练集(特别是在多类分类中)完全改变了训练集的分布。例如：
过量取样前我的训练集分布为: 90%，5%，3%，2% 适用于A、B、C和D类。
过量取样后我的训练集分布为: 25%，25%，25%，25% 适用于A、B、C和D类。
采用分层交叉验证的训练集分布为: 90%、5%、3%、1% 适用于A、B、C和D类 ->作为分层保持原始数据分布。
请有人解释一下，为什么当训练和测试集都需要相同的分布时，我们会使用过度抽样？
浏览 0提问于2019-08-21得票数 1
我试图理解潜在的Dirichlet分配(LDA)的技术部分，但我有几个问题在我的脑海中：
第一:为什么每次对方程进行采样时，我们都需要添加α和γ？如果我们从方程中删除α和伽马呢？还能得到结果吗？
第二:在LDA中，我们随机为文档中的每个单词分配一个主题。然后，我们尝试通过观察数据来优化主题。在上面的方程中，与后验推理相关的部分在哪里？
浏览 0提问于2018-04-12得票数 0
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我正试图通过跟随本教程来学习贝叶斯优化。然而，到目前为止，我还没有得到bayes定理与高斯过程形式主义之间的关系。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-08-02得票数 2
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我对基于格子密码的“简编”感兴趣。猎鹰和其他东西后面有一堆数学。许多文章都是关于格密码的，但它们并不是最重要的。另一个问题是，有些论文显然很有影响力，但“从头开始”很难理解。
首先，我可能会注意到其中一些：
GPV框架：
“如何使用简短的基础:硬格和新密码构造的陷阱门”。
密码分析：
学习并行: GGH和NTRU签名的密码分析
基础课程：
基于格密码的冬季学校(https://cyber.biu.ac.il/event/the-2nd-biu-winter-school)
CS中格的Regev课程(https://cims.nyu.edu/~regev/teaching/lattices_坠落
浏览 0提问于2019-09-14得票数 10
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2回答
简略版:如何才能将连续高斯圈成真正的离散高斯(通常表示为\mathcal{D}_{\mathbb{Z},\alpha q})？其目标是从连续LWE降为真正离散LWE，并将其与从\textsf{GapSVP}_\gamma到连续LWE的约简相结合。
更长的版本:在Reg05中，他们认为噪声的离散高斯(表示\bar{\Psi}_\alpha，有时是\lfloor\mathcal{D}_{\alpha q}\rceil)是一个“奇怪的高斯”：它可以从参数\alpha q的连续高斯中得到，你只需把它旋转到最接近的整数模q。它们还证明了，如果你能求解连续的线性微分方程，你就可以求解\textsf{Gap
浏览 0提问于2021-03-06得票数 7
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1回答
建立一个不带概率分布的贝叶斯神经网络作为预测模型的因变量是否可行？
我的意思是，如果id喜欢用解释变量X(例如y=5)的向量来推断一个特定的值，比如y(例如，X=)，那么贝叶斯神经网络就可以推断出具有标准差σ的y均值的分布(例如y均值=5，σ=0.5)。
这有意义吗？在不考虑simgma的情况下，神经网络的损失函数是否可以通过y与y均值的比较来工作呢？
部分回答:我认为sigma是神经网络的权重矩阵中分布的结果，它应该能工作。但我想确定并理解。
PS:我在生态学领域工作，所以得到结果的概率分布符合我的目标。
浏览 0提问于2019-01-13得票数 1
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1回答
我熟悉期望-极大化算法，直到现在，我认为这是最大化观测数据的可能性的唯一途径，假设是高斯混合模型。
在过去的日子里，在研究Dirichlet过程时，我发现了吉布斯抽样，它可以拟合GMM的参数。
现在我对Gibbs抽样一点也不熟悉，如果你能给我一个概述，把它和EM比较一下，我会非常感激的。它背后的基本想法是什么？
浏览 0提问于2019-01-10得票数 0
令我惊讶的是，没有提供以下策略来填充缺失值:对于任何缺失值，从给定值中均匀随机采样一个值并进行替换。
我假设这是一种比用均值、最频繁或中值替换更好的策略，因为它不会在值分布中产生人为的尖峰。
我需要自己写一个转换器来做这件事吗？
ps。在更多元级别的讨论中，当我在scikit-learn这样的库中找不到我认为是直接的、几乎是标准的操作作为组件时，我总是感到有点困惑。这让我想知道:这个库是非常未完成的，还是我正在尝试做一些违反最佳实践的事情？有什么建议吗？
浏览 36提问于2017-03-17得票数 3
1回答
我读过许多关于GGX重要性抽样的文章。然而，我仍然感到困惑。
GGX的公式是：
📷
许多文章说，我们应该使用这个公式来进行示例：
📷
在公式中，θ是法向量和半矢量之间的夹角。那么，这个公式所显示的是如何对法向量和半矢量之间的角度进行采样？但是，在https://schuttejoe.github.io/post/ggximportancesamplingpart1/一文中，它说：“对于重要的样本D(ω^m )，我们将使用D的If (ω^m)的逆来生成一个微面正常的ω^m，如果您熟悉在游戏渲染中使用GGX，这可以被认为是在切线空间中创建了一半的向量。”θ与微小面的关系如何？我怎样才能根据θ来取样
浏览 0提问于2019-01-10得票数 1
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我得到了x的pdf，当x在0和1之间时，f(x) = 2x，否则f(x) =0。在课堂上，我们学习了从均匀分布中采样，并转换数据来求解y，然而，我不确定如何在这里应用，因为如果我从均匀分布中生成数据，那么大部分数据将在0到1之间。
我按错误的顺序执行这些步骤了吗？这似乎是奇怪的PDF，将导致大多数数据只是乘以2。
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
2回答
Y，我有6个参数，其中我知道maxi和迷你值。我有一个包含6个参数的复杂函数，并返回一个7值(例如Y)。我说是复杂的，因为Y与这6个参数没有直接关系，中间有许多内嵌函数。
我希望找到返回最高Y值的6个参数的组合。我第一次尝试通过构造一个超立方体来计算每一个组合的Y，但是我的计算机中没有足够的内存。因此，我正在寻找各种马尔可夫链，它在定界的参数空间中前进，并且能够跨越局部峰值。
当我给出这6个参数的一个组合时，我想知道最高的局部Y值。我试着用迭代链来编写代码，就像马尔可夫的那样，但是当链到达参数空间的边缘时，我不知道如何处理。显然，一些算法应该已经存在。
问:有谁知道R做这两件事
浏览 2提问于2010-12-09得票数 1
1回答
我正在尝试在Python上实现非参数引导。它需要取一个样本，从它建立一个经验分布函数，然后从这个edf生成一组样本。我该怎么做呢？在scipy中，我只知道如何制作自己的分布函数，如果你知道描述它的确切公式，但我只有一个edf。
浏览 14提问于2017-03-02得票数 4
Sklearn实现了一个名为的输入程序。我相信它的工作原理是使用一个估计器，以循环的方式预测缺少特征值的值。
它有一个名为sample_posterior的论点，但我似乎不知道什么时候应该使用它。
sample_posterior布尔值，default=False
是否从拟合估计器的(高斯)预测后验样本进行每一次估算。如果设置为True，则估计器必须在其预测方法中支持return_std。如果使用IterativeImputer进行多次计算，则设置为True。
我看了一下源代码，但对我来说还是不清楚。如果我要使用迭代输入来填充多个特性，我应该使用它吗?或者，如果我计划多次使用输入器，比
浏览 8提问于2020-08-22得票数 2
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1回答
我有以下研究结果:取两组小鼠：group A组(A组)和group B组(B组)。Weight在baseline和after 1 month上进行检测。因此，数据安排如下：
ID Group Time Weight
1 A basal 25
1 A 1month 28
2 B basal 29
2 B 1month 28
...
...
我想确定A组和B组的体重变化是否
浏览 3提问于2020-06-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我对斯塔塔的NBA数据进行了GLS随机效应回归，我被告知这是错误的，因为我没有使用混合效应模型。也许每件事都是这样的，但我对这一解释感到十分困惑。下面是我使用Stata所做的工作：
因变量是球队获胜的变量，自变量是不同类型的对手投篮数据。
使用xtset来解释不同NBA赛季的面板数据
针对固定和随机效应的鲁棒xtreg
Hausman检验有较高的chi^2，所以我坚持GLS随机效应回归。
如果这是不正确的，请让我知道，以便我可以修复这个。当我的因变量是绝对变量时，我一直认为混合效应模型适用于logistic回归。我被告知在您的分析中没有考虑到这个团队分组结构，但是组变量是团队。
浏览 0提问于2017-01-18得票数 3
我有一个表，如下所示(示例行)：
|---------------------|------------------|---------------|
| Color | Size | Age |
|---------------------|------------------|---------------|
| Green | Small | Young |
|---------------------|------------------|-----
浏览 4提问于2019-10-28得票数 1
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1回答
我将通过LDA来做主题建模。我运行命令来查看主题的最佳数量。它的输出如下:它与我所见过的任何其他情节都有一点不同。你觉得可以吗？或者使用其他算法比使用LDA更好。值得一提的是，当我运行我的命令来可视化主题--10个主题的关键字时，图中显示了2个主要主题，其他主题几乎有很强的重叠。是否存在有效的一致性范围？
非常感谢分享您的意见，因为我是一个初学者的主题建模。
📷
浏览 0提问于2021-04-17得票数 5
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1回答
顾名思义，我正在尝试实现沃尔特等人的“粗糙表面折射的Microfacet模型”的最后一幅图像。在OpenGL中
📷
我“认为”(我必须把它放入引号中)，我知道microfacet模型应该如何工作，希望只停留在实际的执行上。
所以我首先实现了正态分布，菲涅耳和几何函数的GGX公式。
一开始，但我还是不太确定如何把玻璃后面的物体的颜色加入公式中。我的第一个想法是在玻璃板周围创建一个立方体地图，然后使用出的方向向量(o_t和o_r)来采样cubemap。但是，我仍然不太确定如何将其纳入更大的范围。经过我的第一次思考，我只是将BTFD的结果与o_t向量的样本相乘，但是很明显，BTDF真的很大，所以整个
浏览 0提问于2019-12-13得票数 3
1回答
在我前面题为"“的问题之后，我想从一组>2000的数字中抽取样本，这些数字是从测量中收集的。我想要执行几个测试(每次测试最多取10个样本)，同时在整个测试过程中以及在每个测试中(尽可能多地)保持概率分布。现在，我不是完全随机抽样，而是将数据划分为5个分位数，在10个测试中，我从每个分位数中抽取了2个数据元素，对每个分位数中的数据数组使用一致随机分布。
完全随机抽样的问题是，由于数据的分布是长尾的，我在每次测试中得到的数值几乎相同。我需要一些小值样本，一些中间值样本，和一些大值样本在每个测试中。所以我按描述取样。
图1.数据的~2k元素密度图。
这是计算分位数的R代码：
浏览 0提问于2015-09-13得票数 1
2回答
如果我的变分自动编码器(Vae)的潜在表示为r，而我的数据集为x，那么vae的潜在表示是否遵循基于r或x的归一化？
If r= 10，这意味着它有10种均值和方差(多点分布)，并且分布来自于数据的全部数据x？或r = 10基于r构造一个分布，并且每个样本都试图遵循这个分布的。
我搞不懂哪一个是对的
浏览 8提问于2022-07-24得票数 -2
1回答
我正在为单细胞RNA-Seq数据的降维构建一个变分自动编码器.我设法用传统的自动编码器绘制了清晰的集群，但我的VAE没有工作。损失减少，但停止在5左右。当我想象的潜在空间，我只是得到一个随机点分散，没有学习模式什么。
我相信问题是我还没有实现紫层。原因是我甚至不明白它的目的，而且数学感觉很不直观。
VASC是一种深变分的自动编码器，它能够捕获非线性变化，并自动学习输入数据的分层表示。其目的之一是简化scRNA-seq数据集的可视化。VASC主要分为三个部分：(1)编码器网络；(2)译码器网络；(3)零充气层。VASC的创建者在这里解释了这一点，不过这里是。
紫层背后的解释是什么？
如何
浏览 1提问于2019-05-15得票数 2
1回答
我试图分析R中一些嘈杂的时间序列数据，这些数据是基于动物的CO2发射，它们显示了一种循环的周期性，我想描述一下。我想验证这些假设：
H0:不存在循环CO2发射(即不超过随机)。
H1:在周期或脉冲中有一种CO2发射模式。
为此，我将数据导入R中，将其转换为一个时间序列类，并绘制了它的周期图。
t25a <- read.table("data.txt", header=TRUE, sep="\t")
t1 <- ts(t25a$Co2)
plot(t1)
spec.pgram(t1, spans=4, log="no")
下面是这样的样
浏览 1提问于2011-10-21得票数 5
如果我没有错，主题建模(LDA)是不可复制的，也就是说，它在不同的运行中给出了不同的结果。这是从哪里来的(这种随机性是从哪里来的?为什么有必要？)怎样才能解决这个问题，或者在运行中获得更多的稳定呢？
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2015-09-24得票数 2
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STD有许多分布，显然用于生成伪随机变量，例如，下面的代码生成并输出一些负二项分布数。
这可能意味着，在内部，有计算负二项分布的of和或PDF的代码，即随机变量具有某一值的概率，例如6。有方法输出该概率吗？如果是，怎么做？我知道我可以运行我自己的代码，但我不想这样做，如果有什么办法从std获得概率。
如果可能的话，对其他分布，例如伽马分布的民防，也有同样的问题。
int main()
{
std::negative_binomial_distribution<int> negBin{ 5,0.5 };//Negative binomial distribution
st
浏览 0提问于2019-03-25得票数 6
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我试着在surface.At上做重要抽样，首先，我从单位球体中均匀选择方向。
vec3 direction = camera->genDirection();
...
direction = random_in_unit_sphere();
float cosine = dotp(direction,surfaceNormal);
/*
float dotp(float val){
val = dot(val);
if(val>0.0001f) return val;
else return 0.0001f;
}
*/
vec3 brdf_result = material->
浏览 0提问于2020-08-24得票数 1
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