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谁能解以正态分布产生数据的算法
fuladuo
2002-10-16 10:30:30
举例:利用该算法读取1-10之间的这十个数字,被读取的次数符合正态分布
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谁能解以正态分布产生数据的算法
举例:利用该算法读取1-10之间的这十个数字,被读取的次数符合正态分布
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dcyu
2002-10-16
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还有一种算法是书上介绍的,但是我测试过,取的次数很多的话,会有溢出的可能。如下:
double _sta2(double mu,double sigma)
{
double r1,r2;
r1=_random();
r2=_random();
return sqrt(-2*log(r1))*cos(2*M_PI*r2)*sigma+mu ;
}
dcyu
2002-10-16
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double _random(void)
{
int a;
double r;
a=rand()%32767;
r=(a+0.00)/32767.00;
return r;
}
double _sta(double mu,double sigma)
{
double _random(void);
int i;
double r,sum=0.0;
if(sigma<=0.0) { printf("Sigma<=0.0 in _sta!"); exit(1); }
for(i=1;i<=12;i++)
sum = sum + _random();
r=(sum-6.00)*sigma+mu;
return r;
}
函数_sta可以产生均值为mu,方差为sigma的正态分布。
主要是利用了大数定理,产生了12个(0,1)分布的随机数进行计算。
em
算法
实例
正态分布
_EM
算法
简介
作者:boboEM
算法
是机器学习十大
算法
之一, 在机器学习史上提出极早,影响范围极广。本文由浅入深,逐步推导EM
算法
,使读者更深刻的理解EM
算法
。本文从EM
算法
的基本概念说起,提出对于EM
算法
的一些基本认知问题,而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM
算法
和理解这个
算法
要去解决的实际问题,全文主要分为如下几个部分:初识EM
算法
从抛硬币说起 - 极大似然估计与隐变量似曾相识的模式 - K-Means推...
em
算法
实例
正态分布
_
算法
与实战 - (1) 聚类
最近在阅读阿里
数据
分析专家卢辉的《
数据
挖掘与
数据
化运营实战》。书中结合了实际业务案例,介绍了在实战项目中
数据
分析和
数据
挖掘的许多知识点,干货满满。因此,打算结合书中内容,对一些重要的主题加以总结,在过程中加深对各个知识点的理解。本文包括四个部分——聚类简介和应用场景常见聚类
算法
聚类效果评估聚类使用注意事项1. 聚类应用场景聚类是非监督学习中的一类
算法
,通常是通过多次迭代来找到
数据
的最优分割,将
数据
...
正态分布
函数_为什么
正态分布
在AI中如此重要?
普通概率分布有什么特别之处?为什么这么多
数据
科学和机器学习文章围绕正态概率分布?我决定写一篇文章试图以一种易于理解的方式解释正态概率分布的概念。机器学习的世界围绕概率分布,概率分布的核心集中在
正态分布
上。本文说明了
正态分布
是什么以及为什么它被广泛使用,特别是对于
数据
科学家和机器学习专家。我将从基础知识中解释一切,以便读者理解为什么
正态分布
非常重要文章结构本文将解释:概率分布是什么?什么正...
正态分布
的前世今生:
正态分布
的各种推导
转载自:http://www.itongji.cn/article/111313452012.html 【编者注】几乎所有的经济模型都有假设前提,学过计量经济学的同学都知道古典假设,而
正态分布
又在假设中占有十分重要的作用,小编偶然间在我爱自然语嫣处理这个博客中发现了《
正态分布
前世今生》的系列文章,文章以名人、故事为主线简单的描述了
正态分布
的前世今生,这里特推荐给大家。
正态分布
和Java实现
概率论的
正态分布
的介绍和使用 java 实现
正态分布
的概率计算的依赖与使用。
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