Zipf分布： Zipf分布是一种符合长尾的分布： 就是指尾巴很长的分布。那么尾巴很长很厚的分布有什么特殊的呢？有两方面：一方面，这种分布会使得你的采样不准，估值不准，因为尾部占了很大部分。另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大 ...

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 0x00 前言 数据预 ...

https://www.jianshu.com/p/7b2f65585438 20世纪50年代末由两位匈牙利数学家Erdos和Renyi建立的随机图理论（Random graph theory）被公认是在数学上开创了复杂网络拓扑结构的系统性分析。 其中Erdos是一位颇具 ...

原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/drggso ICLR 2020的文章. 针对长尾分布的分类问题提出了一种简单有效的基于re-sample范式的策略. 提出的方法将模型的学习过程拆分成两部分:representation learning ...

长尾分布数据集是目前训练模型的一个很大的挑战，模型在这类数据集上通常会在 head-classes (即 ...

一、功能 产生瑞利分布的随机数。 二、方法简介 瑞利分布的概率密度函数为 \[f(x) = \frac{x}{\sigma ^{2} }e^{-x^{2}/2\sigma ^{2}} \ x > 0 \] 瑞利分布的均值为\(\sigma \sqrt{\frac{\pi ...

古语有云，“学好数理化，走遍天下都不怕。” 人工智能时代尤其如此。 比如，写上几句基础的数学概念，天上就能掉下一个工作来……这是真事。 学概率的时候，我们会反复来理解什么是正态分布，什么是均匀分布，什么是二项分布，什么是贝塔分布……不知在座的各位是否还能记起当时做过 ...

一、功能 产生正态分布\(N(\mu, \ \sigma^2)\)。 二、方法简介 正态分布的概率密度函数为 \[f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(x-\mu)^{2}/2\sigma^{2}} \] 通常用\(N(\mu ...