一、离散分布 离散分布：给你一个概率分布，是离散的，比如[1/2, 1/3, 1/12, 1/12]，代表某个变量属于事件A的概率为1/2， 属于事件B的概率为1/3，属于事件C的概率为1/12，属于事件D的概率为1/12。 离散分布的随机变量的取样问题： 一个随机事件包含四种情况，每种情况 ...

【Alias Method for Sampling】原理 对于处理离散分布的随机变量的取样问题，Alias Method for Sampling 是一种很高效的方式。 在初始好之后，每次取样的复杂度为 O(1)">O(1)。 O ...

应用场景：加权采样，即按照随机事件出现的概率抽样 具体算法： 举例如上，随机事件出现的概率依次是1/2,1/3,1/12,1/12;记随机事件的个数为N,则所有事件概率乘以N后概率为2,4/3,1/3,1/3; 记队列small,large分别存放小于1和大于1的事件下标(例子中 ...

采样方法 目录 采样方法 1 基础采样算法 2 马尔科夫链蒙特卡洛 3 Gibbs采样 4 切片采样 5 混合蒙特卡洛算法 6 估计配分函数 在不会产生歧义的条件下，这里不对“采样 ...

在语义分割中，要求输入输出的分辨率一样大 在特征提取的时候，需要进行下采样，所以在encode过程中，要进行相应的上采样。 上采样，即扩充图像的h和w。 常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）和上池化（unpooling）。 其中前两种方法较为常见，后两种 ...

一、直接采样 直接采样的思想是，通过对均匀分布采样，实现对任意分布的采样。因为均匀分布采样好猜，我们想要的分布采样不好采，那就采取一定的策略通过简单采取求复杂采样。 假设y服从某项分布p(y)，其累积分布函数CDF为h(y)，有样本z~Uniform(0,1)，我们令 z = h(y)，即 y ...

SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific ...

得不到推荐；如果按照全部标签进行推荐，可能计算量会非常大。 　　这个时候可以加权采样方式筛选用户的兴 ...