一：基本信息1标题：《基于改进随机抽取算法的信息论题库和智能组卷系统的设计与实现》2时间：20153来源：中国地质大学硕士学位论文4关键词：随机抽取，题库，智能组卷。 二：内容： 研究意义：为了真正实现教学与考试分离，推进无纸化教学改革的浪潮，使命题组卷更加科学合理、公正公平，应用先进的计算机技术完成试题数据库系统建设，当需要考卷时，使用系统的组卷功能就可以很方便地从试题库中抽取符合要求的试题直接组成试卷。...
我正在开发一种“热或非热”类型的Web应用程序,其中用户将能够对一些随机图片进行评分,我们希望鼓励用户通过使自己拥有的图片显示频率更高来进行评分.以下是我要寻找的描述. 1-需要向用户展示随机图片2-活动最多的用户更有机会出现图片3-假设很多图片,所以我需要一个有效的解决方案 最有效的方法是什么？我目前唯一的解决方案是保留一张包含所有图片的主列表表,当有人以某人的比率在该表中插入一条记录以总计显示的百分比时,以及当...
分类算法之决策树 决策树是一种基本的分类方法，当然也可以用于回归。我们一般只讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构。在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。在决策树的结构中，每一个实例都被一条路径或者一条规则所覆盖。通常决策树学习包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理逻辑回归...
对于我正在从事的项目,我希望能够生成并执行随机算法(相信我,这是有充分理由的！)根据Alan Turings的原始论文,可以为每个TM分配一个唯一的编号(更多现代的理解方式是,每个程序都以二进制形式编译为某个唯一的大长整数. 假设我有这么长的号码.现在如何执行与此相对应的程序？ 语言在这里并不是很重要,如果它包含使之更容易的机制,我很乐意选择其他语言.无论您选择哪种语言都很难,我会??精通Java. 如果您建议了另一种生成随机算法的方...
我在理解此分区方法时遇到了麻烦.使用随机数据透视似乎无效,仅当我将其中之一用作数据透视似乎有效： > arr [左]> arr [右-1]> arr [(左右)/ 2] 但是,我认为任何元素都应该起作用.当我将其更改为arr [1]之类的代码时,代码将停止工作…我是否对数据透视表有所误解？ 这是partition()方法的代码：public static int partition(int arr[], int left, int right) {// Pick a pivot point. Can be any element.int pivot = arr[(left + ...
随机森林（Random Forest，简称RF）是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树。假设现在针对的是分类问题，每棵决策树都是一个分类器，那么N棵树会有N个分类结果。随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终输出。它可以很方便的并行训练。 森林表示决策树是多个。随机表现为两个方面：数据的随机性化、待选特征的随机化。? 构建流程：采取有放回的抽样方式构造子数据集，保证不...
我已经知道有这种事情的答案,但我真的不知道如何在我的代码中实现它们.另外,除非必要,否则我想不再使用任何其他功能.这是我的代码：int main() {unsigned seed;seed = 1;srand(seed);std::string starFox[8];int x[8];starFox[0] = "Do a barrel roll!";starFox[1] = "Try a somersault!";starFox[2] = "Use bombs wisely!";starFox[3] = "Something is wrong with the G-diffuser";starFox[4] = "Can't let you do that, Star Fox...
我正在用Java编写一个minhashing算法,它要求我生成任意数量的随机散列函数(在我的情况下为240个散列函数),并通过它运行任意数量的整数(目前为2000). 为了做到这一点,我一直在为240个散列函数中的每一个生成随机数a,b和c(从1到2001的范围).然后,我的哈希函数返回h =((a * x)b)％c,其中h是返回值,x是通过它运行的整数之一. 这是随机散列的有效实现,还是有更常见/可接受的方式来实现它？ 这篇文章提出了类似的问题,但我仍然对答案的措...
在C++中的 rand() 函数可以用来产生随机数。 在使用 rand() 函数的时候，首先需要包含头文件 #include<stdlib.h>， 用法是 int rand( )，产生的随机数范围是0~65536，类型为unsigned int，不能超过范围。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。 随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。 若要不同，此时需要使用函数srand()进行初始化。srand() 函数用来初始化随机数发生器，...
原文链接：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6047802.html 在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。完...
我知道大家会各种花式排序算法，但是如果叫你打乱一个数组，你是否能做到胸有成竹？即便你拍脑袋想出一个算法，怎么证明你的算法就是正确的呢？乱序算法不像排序算法，结果唯一可以很容易检验，因为「乱」可以有很多种，你怎么能证明你的算法是「真的乱」呢？ 所以我们面临两个问题：什么叫做「真的乱」？ 设计怎样的算法来打乱数组才能做到「真的乱」？这种算法称为「随机乱置算法」或者「洗牌算法」。 本文分两部分，第一部分详解...
前几天,you helped me to find out an algorithm for generating random strength values in an online game (thx especially John Rasch).function getRandomStrength($quality) {$rand = mt_rand()/mt_getrandmax();$value = round(pow(M_E, ($rand - 1.033) / -0.45), 1);return $value; }此函数生成介于1.1和9.9之间的值.现在我想调整这个函数,以便它给出相同概率的值,但在另一个区间,例如, 1.5到8.0.如果您可以通过其他参数实...
[Codeforces 364D]Ghd(随机算法) 题面 给出n个正整数，在其中选出n/2(向上取整)个数，要求这些数的最大公约数最大，求最大公约数的最大值 分析 每个数被选到的概率\(\geq \frac{1}{2}\)，因此我们随机选t个数x，对于每个数处理出它所能得到的最大答案。显然最大公约数一定是x的一个因数。 先对x进行因数分解。并求出x与所有a[i]的gcd ,看看哪个因数成为x和a[i]的gcd的次数最多，且次数超过n/2 。具体做法是,对于每个因数d[u],记录满...
随机化算法是一种在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或间接的影响了算法的执行流程或执行结果。而确定性算法是与随机化算法相对来说的。 PCA：组成分分析，是常见的降维方法，是确定性算法，第一次运行结果和第n次结果一致，不会受运行次数的影响。 K-means: 聚类算法，每次运行会随机初始化k个聚类中性点，因此算法结果具有随机性，不是确定性算法；K-means，在初始化聚类中心时，一般是通过随机函数选取随机的K个...
Bagging思想 bagging是一种集成模型的思想。其名称来源于“bootstrap aggregating"。这种方法是用来解决模型的过拟合问题。 首先说一下bootstrap方法，中文名称叫做”自助采样法“，是一种有放回的采样方法。比如说样本空间有m个样本，当通过bootstrap方法采样时，我们有放回的采样m次，得到m个样本（其中有重复）。 bagging思想就是以自助采样法为基础进行的。主要流程如下：从训练集中利用bootstrap的方法采样T次，得到T个样本集...