可能重复:
我有一个表,我希望能够随机选择一个用户,但在这个表中,我有一个‘条目’列。我已经能够随机选择一个用户,但现在我试图考虑他们的条目数量(越多,他们越有可能获胜)。我该怎么做呢?
我的桌子看起来像:
FN | LN | ENTRIES
Bob | Smith | 20
John | Doe | 3
谢谢你的帮忙!
这感觉应该有一些重要的统计分析。
计算从下载到磁盘拷贝的任何东西的ETA,因为这个过程通常以随机结束(随机?)整个过程中的数据传输速率。使用微不足道的计算time taken * (data remaining / data transferred)会产生令人惊讶的可变结果。
有没有比上面的计算更好的算法来产生稳定和“现实”的ETA?
我正试图构建一个有向图,并在这个图上计算个性化页面排名。因此,假设我有一个顶点{1,2,3,4}和边从2,3和4到顶点1的图,我想:
(1)计算每个顶点相对于1的个性化页面等级。
( 2 )计算每个顶点相对于2的个性化页面等级。
问题是我应该如何在个性化页面排名函数中传递这个选项。下面的代码似乎不符合我的要求:
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
[G.add_node(k) for k in [1,2,3,4]]
G.add_edge(2,1)
G.add_edge(3,1)
G.add_edge(4,1)
ppr1 = nx.pageran
在向量p中,我有一个指数的总体w和相应的权重。我想从这个群体中得到k样本,而不需要替换,在这里,选择与随机权重成正比。
我知道可以用来进行替换选择
J = randsample(p,k,true,w)
但是当我用参数false而不是true调用它时,
??? Error using ==> randsample at 184
Weighted sampling without replacement is not supported.
我编写了我自己的函数
p = 1:n;
J = zeros(1,k);
for i = 1:k
J(i) = randsample(p,1,tru