Zipf分布： Zipf分布是一種符合長尾的分布： 就是指尾巴很長的分布。那么尾巴很長很厚的分布有什么特殊的呢？有兩方面：一方面，這種分布會使得你的采樣不准，估值不准，因為尾部占了很大部分。另一方面，尾部的數據少，人們對它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破壞力就非常大 ...

聲明：版權所有，轉載請聯系作者並注明出處 http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents 0x00 前言 數據預 ...

https://www.jianshu.com/p/7b2f65585438 20世紀50年代末由兩位匈牙利數學家Erdos和Renyi建立的隨機圖理論（Random graph theory）被公認是在數學上開創了復雜網絡拓撲結構的系統性分析。 其中Erdos是一位頗具 ...

原始文檔：https://www.yuque.com/lart/papers/drggso ICLR 2020的文章. 針對長尾分布的分類問題提出了一種簡單有效的基於re-sample范式的策略. 提出的方法將模型的學習過程拆分成兩部分:representation learning ...

長尾分布數據集是目前訓練模型的一個很大的挑戰，模型在這類數據集上通常會在 head-classes (即 ...

一、功能 產生瑞利分布的隨機數。 二、方法簡介 瑞利分布的概率密度函數為 \[f(x) = \frac{x}{\sigma ^{2} }e^{-x^{2}/2\sigma ^{2}} \ x > 0 \] 瑞利分布的均值為\(\sigma \sqrt{\frac{\pi ...

古語有雲，“學好數理化，走遍天下都不怕。” 人工智能時代尤其如此。 比如，寫上幾句基礎的數學概念，天上就能掉下一個工作來……這是真事。 學概率的時候，我們會反復來理解什么是正態分布，什么是均勻分布，什么是二項分布，什么是貝塔分布……不知在座的各位是否還能記起當時做過 ...

一、功能 產生正態分布\(N(\mu, \ \sigma^2)\)。 二、方法簡介 正態分布的概率密度函數為 \[f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-(x-\mu)^{2}/2\sigma^{2}} \] 通常用\(N(\mu ...