反函数抽样（包括离散的）

2023-12-18 06:08

文章标签 包括离散抽样反函数

本文主要是介绍反函数抽样（包括离散的），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在第五次课

讲了反函数抽样

变换抽样

值序抽样

第六次课讲了舍选抽样，复合抽样

https://zhibo.chaoxing.com/8822937

离散分布的反函数抽样

注意是对分布函数求反函数，离散的话你要得到连续的分布函数，注意分布函数是左边为零右边为1，所以你得把离散的累加，把离散的式子累加自然就得到连续的分布函数了。所以一般选那种和比较好算的比如下面这种。正好消去了。

上取整还是下取整我感觉差不太多，我觉得看就是看初始值是取0还是取1。

这篇关于反函数抽样（包括离散的）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/507305。 23002807@qq.com

12C 新特性，MOVE DATAFILE 在线移动包括system，附带改名 NID ，cdb_data_files视图坏了

ALTER DATABASE MOVE DATAFILE 可以改名可以move file，全部一个命令。 resue 可以重用，keep好像不生效！！！ system照移动不误-------- SQL> select file_name, status, online_status from dba_data_files where tablespace_name='SYSTEM'

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处理特征向量和离散特征

在最新的腾讯的社交广告大赛中，数据如下，如何处理这种向量的特征比如intersets1,interests2.... LBS,950,age,4,carrier,1,consumptionAbility,2,ct,3 1,education,7,gender,2,interest1,93 70 77 86 109 47 75 69 45 8 29 49 83 6 46 36

特征离散和特征选择

连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？ A: 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0、离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散

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传送门：【HDU】3729 I'm Telling the Truth 题目分析：我看这么大的数据范围，如果普通二分肯定要超时的啊。。。然后就敲了一个离散化+最大流了。。。但是我网上看他们的题解，都是裸裸的开一个100万的数组啊！！！还比我离散的网络流还快啊啊啊！！于是我就测一次给的区间有多大（如果超出一定范围就拿一个变量除以0让报RE），第一次10000没事，然后1000。。还是没事

反函数抽样（包括离散的）

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