1,rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以 是'single' rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1) 主要语法:和上面一样 3, randi 生成均匀分布的伪随机整数 主要语法:randi(iMax)在开区…

1,rand 生成均匀分布的伪随机数.分布在(0~1)之间 主要语法:rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数                      rand(m,n,'double')生成指定精度的均匀分布的伪随机数,参数还可以 是'single'                     rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪 随机数 2,randn 生成标准正态分布的伪随机数(均值为0,方差为1)     主要语法:和上…

torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数:均匀分布采样:#*sizes指定张量的形状: torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从标…

Matlab中有着丰富的随机数生成函数以应用于不同的情景,我一般使用生成随机的1~N的整数,但是之前了解的只有rand函数,其生成主要为0~1之间的随机数,但是和所预想的有差异.在此进行进行了help指令,之后了解到了randi函数,并初步学会使用,在此做一个记录. rand函数 rand函数是生产0~1的随机数,rand(N)为生产一个N行N列的随机数矩阵,rand(M,N)为生成一个M行N列的随机数矩阵.以下为一些示例. >> rand(3) ans = 0.8147 0.9134 0.2…

rng('shuffle'): matlab help文档中的解释 rng('shuffle'): seeds the random number generator based on the current time. Thus,rand,randi and randn produce a different sequence of numbers after each time you call rng(). 中文解释 rng('shuffle'):基于当前次数的随机数产生器,每次调用rng…

引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217 Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own…

最近一直在学习matlab,我相信有一些同学已经发现,最近更新的关于matlab的内容比较多, 希望能够帮助到未来的小学弟学妹们! 永远爱你们的 ----新宝宝 rand 均匀分布的随机数全页折叠 语法 X = rand X = rand(n) X = rand(sz1,-,szN) X = rand(sz) X = rand(_,typename) X = rand(_,'like',p) 说明 示例 X = rand 返回一个在区间 (0,1) 内均匀分布的随机数. 示例 X = rand(…

matlab中randn(‘state’)转载:http://www.cnblogs.com/rong86/p/3572284.html randn('state') 随机数都是由RandStream随机数据流生成的(里面有一套固定的算法,一般用时间发生装置).其中就有'state','seed','twister'等参数. ‘state’是对随机发生器的状态进行初始化,并且定义该状态初始值.比如你过一段时间还要使用这个随机数的时候,还能保持当前的随机取值. 比如randn('state',20…

转自:https://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    h…

Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语"pull up by your own bootstraps",意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重…