numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组或整数中生成随机样本 a 一维数组或整数 size 生成样本的大小 replace bool类型 ...

Python（包括其包Numpy）中包含了了许多概率算法，包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成。我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数。先来看最基础的功能——随机采样。 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本（所有样本等概率被采），只需要 ...

在上一篇博文《Python中的随机采样和概率分布(一)》中，我们介绍了Python中最简单的随机采样函数。接下来我们更进一步，来看看如何从一个概率分布中采样，我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例。 1. 二项（binomial）/伯努利（Bernoulli）分布 1.1 概率质量函数 ...

1.np.random.choice 从给定的一维数组中生成随机数 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率 a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a) https://blog.csdn.net ...

。 为什么要研究概率分布呢？因为通过研究概率分布，我们可以找出数据的分布规律，并根据这些规律来解决特定条件下的 ...

首先我们需要搞清楚几个概念：概率函数、概率分布、概率密度 我这里只做简单阐述，意在理解概念，可能不严谨。 我们知道变量可分为离散随机变量和连续随机变量； 概率函数：随机变量取某个值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子为例，每次摇骰子取值为 1-6，取每个 ...

无法避免的使用多次循环完成指定概率分布抽样。 加速的方法是通过numba 的jit来进行。 但是numba不支持choice的指定概率p的用法。 所以需要寻找choice用法的替代方案。 网上查出：https://www.pythonheidong.com/blog/article ...

　　分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。 从事 ...