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随机取值算法问题
maskdata
2011-07-14 12:13:07
需随机取1-5中的3个数.使这3个数出现的机率如下:
1.100%
2.80%
3.60%
4.40%
5.20%
该使用何种算法.最好能提供一个简单的代码示例
如果把上述机率改成数值.比如
1.500
2.400
3.300
4.200
5.100
按后边的数值来决定他的比例占多少.又该如何取值
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随机取值算法问题
需随机取1-5中的3个数.使这3个数出现的机率如下: 1.100% 2.80% 3.60% 4.40% 5.20% 该使用何种算法.最好能提供一个简单的代码示例 如果把上述机率改成数值.比如 1.500 2.400 3.300 4.200 5.100 按后边的数值来决定他的比例占多少.又该如何取值
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xibeitianlang
2011-07-19
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用数组r[1..5]存放100,80,60,40,20(去掉百分号)。
随机去1..300,
1..100为1,
101..180为2,
181..240为3,
241..280为4,
281..300为5.
第二、三次去掉已取的数的比例。
keeya0416
2011-07-14
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随机个 0 - 1500 的数
0 - 500 的取 1
500 - 900 的取 2
...
...
随机
排序
算法
随机
排序
算法
JS 数组
随机
取值
(
随机
数组
取值
)
JS
随机
数组
取值
(数组
随机
取值
)
随机
森林
算法
学习(RandomForest)
随机
森林
算法
学习最近在做kaggle的时候,发现
随机
森林这个
算法
在分类
问题
上效果十分的好,大多数情况下效果远要比svm,log回归,knn等
算法
效果好。因此想琢磨琢磨这个
算法
的原理。要学
随机
森林,首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树
算法
。下文仅对该两种方法做简单介绍(具体学习推荐看统计学习方法的第5章和第8章)。Bagging和Boosting的概念与区别该部分主要学习自:http://www.c
【机器学习】11.十大
算法
之一
随机
森林
算法
原理讲解
随机
森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归
问题
。这种方法的核心思想是利用多个决策树的预测结果,通过投票或平均的方式来提高整体模型的准确性和鲁棒性。
随机
森林中的“
随机
”体现在两个方面:首先,每棵树在训练时,从原始数据集中
随机
选择一部分数据点作为训练集;其次,在每棵树的每个分裂节点上,只考虑一部分特征,而不是所有特征。这种方法的优点在于它能够处理高维数据,并且对特征的缺失值和异常值具有较好的容忍性。
机器学习-
随机
森林
算法
文章目录前言集成学习的核心一、
随机
森林
算法
原理二、
随机
森林的优势与特征重要性指标2.1
随机
森林的优势2.2特征重要性指标三、提升
算法
概述四、Stacking堆叠模型五、硬投票和软投票1.1概念介绍1.2硬投票展示1.3硬投票和软投票效果对比硬投票:软投票六、Bagging策略决策边界展示八、OOB袋外数据的作用九、特征重要性可视化展示十、AdaBoost
算法
决策边界展示十一、Gradient Boosting梯度提升
算法
前言 在机器学习中,
随机
森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树
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