numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 從給定的一維數組或整數中生成隨機樣本 a 一維數組或整數 size 生成樣本的大小 replace bool類型 ...

Python（包括其包Numpy）中包含了了許多概率算法，包括基礎的隨機采樣以及許多經典的概率分布生成。我們這個系列介紹幾個在機器學習中常用的概率函數。先來看最基礎的功能——隨機采樣。 1. random.choice 如果我們只需要從序列里采一個樣本（所有樣本等概率被采），只需要 ...

在上一篇博文《Python中的隨機采樣和概率分布(一)》中，我們介紹了Python中最簡單的隨機采樣函數。接下來我們更進一步，來看看如何從一個概率分布中采樣，我們以幾個機器學習中最常用的概率分布為例。 1. 二項（binomial）/伯努利（Bernoulli）分布 1.1 概率質量函數 ...

1.np.random.choice 從給定的一維數組中生成隨機數 參數： a為一維數組類似數據或整數；size為數組維度；p為數組中的數據出現的概率 a為整數時，對應的一維數組為np.arange(a) https://blog.csdn.net ...

。 為什么要研究概率分布呢？因為通過研究概率分布，我們可以找出數據的分布規律，並根據這些規律來解決特定條件下的 ...

首先我們需要搞清楚幾個概念：概率函數、概率分布、概率密度 我這里只做簡單闡述，意在理解概念，可能不嚴謹。 我們知道變量可分為離散隨機變量和連續隨機變量； 概率函數：隨機變量取某個值的概率 pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)；以骰子為例，每次搖骰子取值為 1-6，取每個 ...

無法避免的使用多次循環完成指定概率分布抽樣。 加速的方法是通過numba 的jit來進行。 但是numba不支持choice的指定概率p的用法。 所以需要尋找choice用法的替代方案。 網上查出：https://www.pythonheidong.com/blog/article ...

　　分布函數（英文Cumulative Distribution Function, 簡稱CDF），是概率統計中重要的函數，正是通過它，可用數學分析的方法來研究隨機變量。分布函數是隨機變量最重要的概率特征，分布函數可以完整地描述隨機變量的統計規律，並且決定隨機變量的一切其他概率特征。 從事 ...