如何测试洗牌程序 我希望本文有助于你了解测试软件是一件很重要也是一件不简单的事。我们有一个程序，叫ShuffleArray
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2022-03-18 14:57:40
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class Solution { private: vector<int> vc; public: Solution(vector<int> nums) { vc
原创
2022-10-20 11:36:44
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简介：一个随机化算法( randomized algorithm) 是指需要利用随机数发生器的算法，算法执行的某些选择依赖于随机数发生器所产生的随机数。随机化算法有时也称概率算法( probabilisticalgorithm)，但也有人对两者这样区分:如果取得结果的途径是随机的，则称为随机算法，如拉斯维加斯算法；而如果取得的解是否正确存在随机性,称为概率算法，如蒙特卡罗算法。分治、动态规划、贪心
js随机数算法function rnd( seed ){
seed = ( seed * 9301 + 49297 ) % 233280; //为何使用这三个数?
return seed / ( 233280.0 );
};
function rand(number){
today = new Date();
seed = today.getTime();
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2023-06-06 12:48:40
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这里是截取曾经发表的中一些内容基础内容：这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞
集成学习（Ensemble）思想、自助法（bootstrap）与bagging集成学习（ensemble）思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷，从而整合起更多的模型，取长补短，避免局限性。随机森林就是集成学习思想下的产物，将许多棵决策树整合成森林，并合起来用来预测最终结果。
首先，介绍自助法（bootstrap），这个奇怪的名字来源于文学作品 The Adventures
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2023-09-22 18:04:30
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bagging+决策树=随机森林在学习随机森林之前首先了解一下bagging算法思想： Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 Bagging (bootstrap aggregating)即套袋法，其算法过程如下： a）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始
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2023-12-12 17:40:53
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前言：Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同，这点在生成多个随机数字时需要特别注意。下面分三部分
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2023-07-23 14:44:02
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微信红包的分配算法，在知乎上已经有人讨论过了，详见《微信红包的随机算法是怎样实现的？》。基本的原则是：红包分配的钱数满足截尾正态随机数分布。大致为在截尾正态分布中取随机数，并用其求和数除以总价值，获得修正因子，再用修正因子乘上所有的随机数，得到红包价值。这种分布意味着：低于平均值的红包多，但是离平均值不远；高于平均值的红包少，但是远大于平均值的红包偏多。关于正态分布，可参考百科：正态分布（Norm
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2023-08-17 23:26:40
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假设我们提供了这样的数据样本（样本值取自于y=3*x1+4*x2）：x1 x2 y1 4 192 5 265 1 194 2 29x1和x2是特征，y是预测目标，我们需要以一条直线来拟合上面的数据，待拟合的函数如下（也就是建立的模型）：h（θ）=θ1x1+θ2x2我们的目的就是要求出θ1和θ2的值，让h(θ)尽量逼近目标值y。梯度下降法原理:我们首先确定损失函数： 其中，J(θ)是损失函数，m代
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2023-07-06 09:55:26
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import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
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2018-12-14 09:16:00
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前言 本人对随机行走算法理解并不是非常透彻（甚至可以说是不理解），仅仅根据定义用python将随机行走进行实现出来，因此本文章一定漏洞百出，仅仅只能参考。 该程序是青岛科技大学PCB设计老师布置的作业，如果学弟学妹需要可以将本文写的程序作为参考。 我理解的定义 给定一张图，图中包含$nv$个点和$n ...
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2021-10-01 17:15:00
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1：数据集种类(目标变量)越多越复杂熵越大，所以原始数据的熵最大 2：熵公式： n代表X的n种不同
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2023-05-18 17:24:38
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include<ctime>#include<cmath>using namespace std;#include<vector>int Ar...
原创
2023-06-09 14:12:27
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随机森林是Bagging回归的进化版机器学习算法，以决策树为基本单元，每个决策树都是通过对输入数据集进行bootstrap得
如何从一个无序的数组中求出第K大的数(为了简化讨论，假设数组中的数各不相同)。例如，对数组{5,12,7,2,
原创
2022-06-29 17:32:12
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# Java随机算法实现
## 简介
在Java开发中，随机算法是一种常见的需求。它可以用于生成随机数、随机排序、随机选取等等。本文将教会你如何实现Java随机算法。
## 实现步骤
为了更好地理解整个实现过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入Java的Random类 |
| 2 | 创建Random对象 |
| 3 | 生成随
原创
2023-10-29 11:27:34
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# Java随机算法
随机算法是计算机科学中的一个重要分支，它通过生成随机数来模拟现实世界中的随机过程。在Java编程语言中，有几种常用的随机算法可以用于生成随机数。本文将介绍这些算法，并提供相应的Java代码示例。
## 1. Random类
Java中的`java.util.Random`类是生成伪随机数的常用工具。它使用线性同余算法来生成随机数，具体实现如下：
```java
imp
原创
2023-11-14 17:01:07
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前言在产品需求中，比如抽奖，配对，会用到随机的概念 ，对应到功能实现中，也就是对应的随机算法。单随机需求比如做一个简单的抽奖轮盘，每次抽奖，随机出一个结果，由前端展示抽奖结果。每个奖项都有对应的中奖概率，比如 一等奖 1% 1名 二等奖 10% 3名 三等奖 50 % 5名 参与奖 剩余情况 若干名 因为针对的是每次中奖的概率，所以所有的选项加在一起并不等于1.思路最低中
原创
2021-12-29 10:36:34
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前言在产品需求中，比如抽奖，配对，会用到随机的概念 ，对应到功能实现中，也就是对应的随机算法。单随机需求比如做一个简单的抽奖轮盘，每次抽奖，随机出一个结果，由前端展示抽奖结果。每个奖项都有对应的中奖概率，比如 一等奖 1% 1名 二等奖 10% 3名 三等奖 50 % 5名 参与奖 剩余情况 若干名 因为针对的是每次中奖的概率，所以所有的选项加在一起并不等于1.思路最低中
原创
2022-02-24 14:17:28
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