原文:[優化算法] 拉丁超立方采樣與基於優化的均勻采樣

拉丁超立方采樣 拉丁超立方采樣 Latin hypercube sampling,縮寫LHS 是一種從多元參數分布中近似隨機采樣的方法,屬於分層采樣技術,常用於計算機實驗或蒙特卡洛積分等。 在統計抽樣中,拉丁方陣是指每行 每列僅包含一個樣本的方陣。比如 X X X X 拉丁超立方則是拉丁方陣在多維中的推廣,每個與軸垂直的超平面最多含有一個樣本。 假設有個變量 維度 ,可以將每個變量分為個概率相同的 ...

2018-11-13 10:56 0 2559 推薦指數:

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球面均勻采樣

寫games101作業七的時候,計算間接光照的時候需要對着色點所在的半球面進行一次均勻采樣來獲得其他物體到着色點的入射光的方向。但是框架中的采樣函數我實在看不懂 為了搞清楚這里采樣的原理,搜索了一下相關知識。 本文參考了球諧光照與PRT學習筆記(二):蒙特卡洛積分與球面上的均勻采樣和球面 ...

Fri Mar 11 08:47:00 CST 2022 0 1116
離散采樣算法---Alias采樣方法

應用場景:比如一個隨機事件包含4種情況,每種情況發生的概率分別為:$\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{12},\frac{1}{12}$,怎么產生符合這個概率的采樣方法? 解決方法:Alias算法,O(1) 參考鏈接: 【1】中文:【數學】時間復雜度O ...

Sat Aug 17 04:04:00 CST 2019 0 362
MCMC等采樣算法

一、直接采樣 直接采樣的思想是,通過對均勻分布采樣,實現對任意分布的采樣。因為均勻分布采樣好猜,我們想要的分布采樣不好采,那就采取一定的策略通過簡單采取求復雜采樣。 假設y服從某項分布p(y),其累積分布函數CDF為h(y),有樣本z~Uniform(0,1),我們令 z = h(y),即 y ...

Thu Nov 15 21:05:00 CST 2018 0 1743
采樣算法之SMOTE

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少數類過采樣技術.它是基於隨機過采樣算法的一種改進方案,由於隨機過采樣采取簡單復制樣本的策略來增加少數類樣本,這樣容易產生模型過擬合的問題,即使得模型學習到的信息過於特別(Specific ...

Tue Jul 02 07:46:00 CST 2019 0 3214
推薦算法之加權采樣

得不到推薦;如果按照全部標簽進行推薦,可能計算量會非常大。   這個時候可以加權采樣方式篩選用戶的興 ...

Tue Jul 23 19:32:00 CST 2019 0 985
Alias采樣算法

一、離散分布 離散分布:給你一個概率分布,是離散的,比如[1/2, 1/3, 1/12, 1/12],代表某個變量屬於事件A的概率為1/2, 屬於事件B的概率為1/3,屬於事件C的概率為1/12,屬 ...

Wed Apr 22 08:01:00 CST 2020 0 1720
蒙特卡洛積分——指定pdf非均勻采樣

  為什么需要蒙特卡洛法積分呢?數學上,積分的解析解,往往需要求出被積分函數的原函數,這對於計算機是相當困難的,因此有了求積分的數值方法。 均勻采樣   假設我們現在要求\(x^2\)在\([0,2]\)上的積分   如何計算這塊面積呢,不妨將其看成“矩形”進行計算,矩形的寬為2,高 ...

Sun Apr 18 05:40:00 CST 2021 2 323
 
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