python3random

python3random linux熵_【机器学习数据集的信息熵】信息熵及其Python计算实现

1.信息熵的理论背景在机器学习的过程中，我们经常会进行数据集的准备工作。那么怎么来评测我们划分的数据集，来证明我们的划分就是最好最合理的呢？这里我们就需要用到信息熵了。熵越大，随机变量的不确定性就越大。熵，定义为信息的期望值，是大名鼎鼎的香农提出来的概念。信息的定义：如果待分类的Xi，可能处于多个类别中，那么Xi的信息定义为：L(Xi)=-log2p(xi)，其中p(Xi)是处于该分类的概率为了计
weixin_39522312·2022-12-31 09:06

python3random模块_Python random 模块详解

我们可以先来了解下伪随机数和真随机数的概念。伪随机数：伪随机数是用确定性的算法计算出来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性、独立性等。在计算伪随机数时，若使用的初值(种子)不变，那么伪随机数的数序也不变。伪随机数可以用计算机大量生成，在模拟研究中为了提高模拟效率，一般采用伪随机数代替真正的随机数。模拟中使用的一般是循环周期极长并>>能通过随机数检
书果·2022-12-15 08:36

Python3 random(伪随机数 模块)

Python3random(伪随机数模块)本文由Luzhuo编写,转发请保留该信息.原文:http://blog.csdn.net/Rozol/article/details/71097183以下代码以
LZ_Luzhuo·2020-08-13 12:49

由python入门猜数字游戏而延伸的random（）函数的学习

python3random模块：猜数字游戏。。。目前get的几个random使用方法：random.randint():可用于产生区间内的随机数。
honorwh·2020-07-27 23:55
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