我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...简单线性方法 下面是一种简单的方案, 传入权重的列表(weights), 然后会返回随机结果的索引值(index), 比如我们传入[2, 3, 5], 那么就会随机的返回0(概率0.2), 1(概率0.3...加速搜索 上面这个方法看起来非常简单, 已经可以完成我们所要的加权随机, 然是最后的这个for循环貌似有些啰嗦, Python有个内置方法bisect可以帮我们加速这一步 import random import...更多的随机数 如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多...self.next() 在调用次数超过1000次的时候, WeightedRandomGenerator的速度是weighted_choice的100倍 所以我们在对同一组权重列表进行多次计算的时候选择方法
加权随机策略 加权随机策略是在随机策略的基础上增加了权重的概念，权重越大的服务实例会获得更多的请求。这种策略适合于一些性能较好的服务器，可以提高系统的性能。...我们可以使用Spring Cloud Gateway提供的WeightedResponseTimeLoadBalancer来实现加权随机负载均衡。...loadBalancerProperties, WeightedResponseTimeLoadBalancer.class); } } 在这个例子中，我们与随机策略的示例相似
(随机森林（RandomForest,RF）网格搜索法调参) 摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。...对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。...一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，计算量会太大，并且n_estimators到一定的数量后，再增大n_estimators获得的模型提升会很小，所以一般选择一个适中的数值...分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。 从上面可以看出， RF重要的框架参数比较少，主要需要关注的是 n_estimators，即RF最大的决策树个数。...(3) 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split: 这个值限制了子树继续划分的条件，如果某节点的样本数少于min_samples_split，则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分
但是其间所含的道理都颇有意味，遂而觉得应该不时的将她们记下，一来算作复习整理，二来也给有兴趣的朋友做些参考，虽然题目说成了一个系列，但自己也不知道能写多少，大概准则估计也就是写到哪算哪了，今天算是第一篇，瞎扯扯随机选择...其实有个很简单的方法，便是随机选取一个范围在[0, v.size()) 中的整数即可，代码大抵是这个样子： int random_number(int max) { return rand()...random_number(v.size())]; } 当然，我们还可以继续优化上述代码，譬如将random_select泛化等等，在此就不赘述了，仅从功能性角度来看，上面代码确实完成了我们的期望：“等概率”的随机选取了...（这里“等概率”之所以加上引号，是因为真实的选取结果其实并不是绝对等概率的，问题在于我们使用了rand()取余来获取随机数，而这种方法所产生的随机数大部分情况下都不是均匀分布的，S.T.L（注意是个人名...有个方法大概可以算是归约吧，就是首先使用迭代器遍历一遍集合，然后我们便可以知道集合的长度了，然后问题也就归约到之前的随机选取问题了。
要求: 返回的随机函数的时间复杂度不超过 O(logn)。...例如对于数组 w[1,3,5,6]，计算其累计的前缀和数组为 [1,4,9,15]，然后随机产生一个 [1,15] 之间的随机数。...如果随机数落在 [1,1]，应该找到的值为 1, 对应元素下标为 0， 如果随机数落在 [2,4] 区间，应该找到值 4, 对应元素下标为 1， 如果随机数落在 [5,9] 区间，应该找到值 9,...复杂度分析： 时间复杂度：初始化的时间复杂度为 O(n)，每次选择的时间复杂度为 O(logn)，其中 n 是数组 w 的长度。 空间复杂度：O(n)，即前缀和数组需要使用的空间。...按权重随机选择 - leetcode
a) cv2.imshow("lena",b) cv2.imshow("result",result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：图像的加权混合是在计算两张图像的像素值之和时每张图像添加了权重
随机梯度下降法在损失平面上传播，损失平面的高低由损失函数的值决定。 局部与全局最优解 可视化与理解多维权重空间的几何特点是非常困难的。...同时，这也是非常重要的，因为在训练时，随机梯度下降法的本质是在多维空间的损失平面上传播，并努力找到一个好的解决方案--损失平面上的一个损失函数值很低的"点”。...快照集成 最初，随机梯度下降（SGD，Stochastic Gradient Descent） 会在权重空间产生大的跃变。...这是一篇关于随机加权平均的新论文所获得的成果。 随机加权平均(SWA，Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似，除了计算损失的部分。...随机加权平均权重更新公式 每次学习率循环结束的时候，第二个模型的当前权重会被用于更新正在运行的平均模型的权重，即对已有的平均权重和第二个模型产生的新权重进行加权平均（左图中的公式）。
MySQL 中随机选择10条记录 SELECT id FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 10; 数据量小于1000行的时候，上面的 sql 执行的快。...通过应用程序解决问题 可以在应用程序中计算随机id, 简化整个计算。...由于MAX(id) == COUNT(id)，我们只是生成1和 max (id) 之间的随机数, 并将其传递到数据库中检索随机行。...ID，如果不能直接匹配则选择邻居。...平等分配 当我们的ID分布不再相等时，我们选择的行也不是真正随机的。
同时，这也是非常重要的，因为本质上，在训练期间随机梯度下降算法是在这个高度的多维空间中穿过损失平面，并试图找到一个好的解决方案，即在损失平面上探索一个损失值最低的“点”。...因此，为了获得更好的集成性能，需要付出更多的计算量，这正是“没有免费的午餐”法则的体现，同时也是这篇“随机加权平均”论文提出的动机。...▌随机加权平均(SWA） 随机加权平均 ( SWA ) 与 FGE 方法非常接近，但其计算损失很小。SWA 可以应用于任何的模型结构和数据集，并在这些数据集中都显示出良好的结果。...随机权重平均的权重更新方程 在每个学习速率周期结束时，将使用第二个模型的当前权重，通过在旧的平均权重和第二个模型的新权重集合之间进行加权平均值来更新模型的平均权重 ( 公式如左图所示 )。
一、背景 在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器（这里统称为[目标]）需要选择性调用，而且还支持配置权重。..." + second + "次"); } } 运行结果符合预期 工具1出现1952次；工具2出现8048次 大家可以自行去源码里看其原理： 大致是将权重归一化到 0-1 的范围，然后随机获取...; import java.util.List; import java.util.Map; public class RandomWeightUtils { /** * 带权重随机...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K...工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果，符合预期 工具1出现0次；工具2出现10000次 工具1出现10000次；工具2出现0次 四、总结 本文给出三种常见的带权重随机选择的方式
内容导读 1）回归概念介绍； 2）探索性回归工具（解释变量的选择）使用； 3）广义线性回归工具(GLR)使用； *加更：广义线性回归工具的补充内容 4）地理加权回归工具(GWR)使用+小结。...它是地理加权回归要考虑的最重要的参数 带宽对模型平滑程度的影响 在GWR中与邻域有关的参数有两个，一个是邻域类型，一个是邻域选择方法。 邻域类型可以选择相邻要素数或距离范围。...设置距离范围运行GWR工具 整个模型的结果解释完了，与GLR模型一样，仍然需要验证一下残差是否是随机分布。 使用空间自相关工具，评估所表达的模式是聚类模式、离散模式还是随机模式。...其他参数默认 查看其运行结果为随机模式，也就得出残差随机分布，使用GWR方法是合理的结论。...同时确保残差的随机性（运行空间自相关工具） GLR的结果中如果一定指标建议使用GWR工具，我们可以继续运行GWR工具，根据结果比较GLR与GWR模型的精确程度。同时确保残差的随机性。
指数加权平均，是一种计算平均值的一种方法，起源于对伦敦气温的研究。 计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。...下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。...指数加权平均计算方法 Vt=βVt−1+(1−β)θtV_{t}=\beta V_{t-1}+(1-\beta)\theta_{t}Vt=βVt−1+(1−β)θt VtV_{t}Vt表示计算的当天平均气温...指数加权平均占用很少一部内存，并且实现起来只需要一两行代码，在数据量很大的时候优势明显。
可以对比加权无向图的实现。...加权有向边API： public class DirectedEdge DirectedEdge(int v,int w,double weight) double weight(...return w; } public String toString(){ return String.format("%d->%d %.2f", v,w,weight); } } 加权有向图
加权无向图的实现最简单的方法是扩展无向图的表示方法：在邻接表的表示中，可以在链表的结点中增加一个权重域。但这里用另一个方法来实现：我们实现两个类，权重边类和无向图类。...无向图类中组合权重边类来实现加权无向图。...加权边API： public class Edge implements Comparable Edge(int v,int w,double weight) 构造函数...{return weight;} public String toString() { return String.format("%d-%d %.2f", v,w,weight); } } 加权无向图...----Prim算法实现最小生成树 加权无向图----Kruskal算法实现最小生成树
本来这一章准备直接写（照抄）ArcGIS的帮助文档，写地理加权回归工具的使用……，然后就直接结束地理加权回归的，但是近来收到不少同学的邮件，很多都是掉在了当年虾神挖出的大坑里面，比如写了方法，没有列出公式...所以地理加权回归，可能还要写上好几章的原理，如果想快进的同学，请直接去查阅ArcGIS帮助文档中的空间统计工具箱——空间关系建模——地理加权回归部分，安装了ArcGIS for desktop的同学直接可以打开帮助文档...spatial-statistics/geographically-weighted-regression.htm 如果觉得帮助文档太晦涩，那么就只能耐心等等忙得焦头烂额的虾神了…… 今天主要来写写地理加权回归中空间权重矩阵里面的空间权函数的选择...就是选择一个连续单调的递减函数来表示权重w和距离d之间关系，以此来克服反距离的缺点。...下一节预告：带宽的选择，是空间权重计算的一个重要参数，下一节将简单论述带宽选择的两种方法，说完这个概念之后，就正式进入软件操作介绍部分。 待续未完。
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集，225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块
会生成一张辅助表 (以_supp为后缀的) ，里面会有如下信息： 下面简单对这些指标进行一下解释： Bandwidth 或 Neighbors： 模型中，用于各个局部估计的带宽或相邻点数目的值（看你选择的是可变还是固定...关于AICc或者CV模型的原理，可以参考以前的文章： 白话空间统计二十四：地理加权回归（五） 这里需要注意的时候，当你选择不同的方法的时候，得出来的所谓“最优”距离都是不一样的。...当然，如果你在设置分析参数的时候，也可以选择固定距离或者固定临近点的数目，这里就会出现你参数里面设置的值了。...EffectiveNumber 这个值与带宽的选择有关。是拟合值的方差与系数估计值的偏差之间的折衷表示。好吧，这个说法有些拗口。下面简单来解释一下这个东东是干嘛的。...首先，地理加权回归很倚赖于带宽（或者说，依赖于临近要素），那么如果我的带宽无穷大的时候，整个分析区域里面的要素都变成了我的临近要素，这样地理加权就没有意义了，变成了全局回归也就是OLS……这样，每个系数的估计值就变成
今天和大家聊的问题叫做 按权重随机选择，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-pick-with-weight/ You are given...[null,0] 解释： Solution solution = new Solution([1]); solution.pickIndex(); // 返回 0，因为数组中只有一个元素，所以唯一的选择是返回下标...解题 https://www.cnblogs.com/linrj/p/13972905.html 要按照概率随机选择一个数，可以将数组的值看作一个区间上的长度，比如题目给的例子，当w = [1, 3]时...我们可以在总长度范围（0～4）内随机选择一个数，假设这个数是0~1，那么就返回0，如果这个数是1～4，那么就返回1。 这样就解决了按照概率随机返回的问题。...但是怎么判断我们随机选择的数该返回什么值呢？
如果说，空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。...在看看地理加权回归： 地理加权和其他回归分析一样，首先要划定一个研究区域，当然，通常这个区域也可以包含整个研究数据的全体区域（以此扩展，你可以利用空间关系（比如k-临近），进行局部地理加权计算）……接下去最重要的就是利用每个要素的不同空间位置...所以可以看到，最重要的就是这个距离衰减函数，正因为有个这个衰减函数，得出不同权重，这个方法才会被叫做“地理加权回归分析”。...最后通过解读这些个系数，完成整个地理加权回归分析整个分析过程。 一直在强调这个衰减函数，那么考虑一下如果没有衰减呢？...带入到矩阵中，得出如下方程： 在实际应用中，常见的空间权重函数主要有以下几种： 1、高斯函数： 其中，b是带宽（窗口大小），dij是样本点i和j的距离（至于是哪种距离，就看选择了
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