根据pdf或cdf生成随机数:根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布
函数(cdf)生成随机数- -mat lab开发
句法y = randdf(S,D,F) S - 维度的大小，整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵
D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf 由矩阵描述，其大小为 N×2。 pdf 或 cdf 的采样点形成第二行。 pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。
F - 标志，'pdf' 或 'cdf'
例子： x=[-1:0.01:1];%采样点y=2*(x-0.1)+4*(x0.3);% pdf的函数值情节（x，y，'黑色'） r=randdf([10000],[y;x],'pdf'); % 生成随机数坚持，稍等h=直方图（r）； h.归一
2022-01-07 09:09:40
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smote的matlab代码
实验室
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不平衡的数据
我们将使用files_for_lab/customer_churn.csv数据集来构建流失预测器。
指示
加载数据集并探索变量。
我们将尝试使用变量tenure
、
SeniorCitizen
、
MonthlyCharges的逻辑回归来预测变量Churn
。
提取目标变量。
提取自变量并对其进行缩放。
构建逻辑回归模型。
评估模型。
即使是一个简单的模型也会给我们超过
70%
的准确率。
为什么？
合成少数过采样技术(SMOTE)是一种基于最近邻的过采样技术，它在现有点之间添加新点。
将imblearn.over_sampling.SMOTE应用于数据集。
构建和评估逻辑回归模型。
有什么改善吗？
Tomek
链接是一对非常接近的实例，但属于相反的类。
删除每对多数类的实例会增加两个类之间的空间，从而促进分类过程。
将imblearn.under_sampling.TomekLinks应用于数据集。
构建和评估逻辑回归模型。
有什么改善吗？
2022-01-03 12:46:31
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Compiler with GUI
编译原理实验
带有简单用户界面的词法分析器、LL(1)语法分析器以及LR(1)语法分析器
Contents
Lexer (Java)
Parser-LL(1) (Java)
Parser-LR(1) (Java)
2021-12-30 16:42:17
326KB
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