C++ 加权随机抽样】的更多相关文章

random 是平时开发过程中常用的一个模块,该模块实现了各种分布的伪随机数生成器,以及和随机数相关的各种实用函数.基本函数 random() 在区间 [0.0, 1.0) 内均匀生成随机浮点数,是模块中几乎所有函数的基础. Python 使用 Mersenne Twister 作为核心生成器,由于完全确定性(对于给定的初始化条件,生成的随机数序列完全确定,所以称为"伪随机数"),该模块不适用于安全或加密用途. 由于入门语言是 C 语言,所以最开始用 Python 的时候还写过 x =…
T1加权成像(T1-weighted imaging,T1WI)是指这种成像方法重点突出组织纵向弛豫差别,而尽量减少组织其他特性如横向弛豫等对图像的影响. 弛豫:物理用语,从某一个状态恢复到平衡态的过程. 主要对比度决定于组织间或组织状态间T1差别的磁共振图像.采用短TR(<500ms)和短TE(<25ms)的扫描序列来取得.取短TR进行扫描时,脂肪等短T1组织尚可充分弛豫,而脑脊液等长T1组织在给定TR时间内的弛豫量相对较少.因此,它们在下个RF脉冲出现时对能量的吸收程度也就不同:短T1组织…
欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove…
private Bitmap ToG(string file) { using (Bitmap o = new Bitmap(file)) { Bitmap g = new Bitmap(o.Width, o.Height); ; i < o.Width; i++) { ; j < o.Height; j++) { Color c = o.GetPixel(i, j); //灰度加权平均法公式 int rgb = (int)(c.R * 0.299 + c.G * 0.587 + c.B *…
IRLS用于解决这种目标函数的优化问题(实际上是用2范数来近似替代p范数,特殊的如1范数). 可将其等价变形为加权的线性最小二乘问题: 其中W(t)可看成对角矩阵,每步的w可用下面的序列代替 如果 p=1,则将w(t)换为这种形式 有时为了保证分母不为零,加上了一个比较项(          )…
标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性,即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化.但是有时候,这种情况会被违反,称为异方差性,比如因变量为储蓄额,自变量为家庭收入,显然高收入家庭由于有更多的可支配收入,因此储蓄额差异较大,而低收入家庭由于没有过多的选择余地,因此储蓄会比较有计划和规律. 异方差性如果还是使用普通最小二乘法进行估计,那么会造成以下问题 1.估计量仍然具有无偏性,但是不具备有效性2.变量的显著性检验失去意义3.由于估计量变异程度增大,导致模型预测误差增大,精…
TF-IDF 加权及其应用 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估某个单词对于一个文档集合(或一个语料库)中的其中一份文件的重要程度.单词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. 一.原理 在一份给定的文件里,词频 (term fr…
(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖…
蒟蒻Zigzag正在准备联赛...... 这个算是这几天做的唯一一个值得写一写的题吧.首先LIS的N^2暴力dp应该都会写,就是F[i]=Max{F[j]}+1 那么加权的就吧后面的1换成数的权值就行了,如果优先长度的话加一些判断就行了. 那么O(nlogn)怎么写? LIS的Nlogn应该都会写,就是记一个数组D[i]表示长度为i的LIS的末尾的最小值,可证D是单增的,所以每次找Max的时候只需要二分查找D数组就行了 或者你可以个给每个F插到树状数组里(数为横坐标,F为纵坐标),每次查找比这个…
作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点…