RANDOM 利用 RAND 基本函数生成随机条目，从由多个间隔定义的非连续域上的均匀分布中选择。 没有输入参数的 RANDOM 与 RAND 相同。 RANDOM(D) 在域 D 上生成一个随机数，其中 D 是定义 N 个不相交区间的 (Nx2)-实矩阵。 RANDOM(D, N) 是具有随机项的 N×N 矩阵，从 D 定义的域上的均匀分布中选择。 RANDOM(D,M,N) 和 RANDOM(D, [M,N]) 是 M×N 矩阵，在 D 定义的域上具有随机条目。 RANDOM(D,M,N,P,...) 或 RANDOM(D,[M,N,P,...]) 在 D 定义的域上生成随机数组。

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最基础的random库使用

This book covers random signals and random processes along with estimation of probability density function, estimation of energy spectral density and power spectral density. The properties of random processes and signal modelling are discussed with basic communication theory estimation and detection. MATLAB simulations are included for each concept with output of the program with case studies and project ideas. The chapters progressively introduce and explain the concepts of random signals and cover multiple applications for signal processing. The book is designed to cater to a wide audience starting from the undergraduates (electronics, electrical, instrumentation, computer, and telecommunication engineering) to the researchers working in the pertinent fields. Key Features: * Aimed at random signal processing with parametric signal processing-using appropriate segment size. * Covers speech, image, medical images, EEG and ECG signal processing. * Reviews optimal detection and estimation. * Discusses parametric modeling and signal processing in transform domain. * Includes MATLAB codes and relevant exercises, case studies and solved examples including multiple choice questions

这本书向学生介绍了概率，统计和随机过程。 工程，各种科学，金融和其他相关领域的学生和实践者都可以使用它。

分类问题：分类模型

正式和非正式的呼声都表明，UTAUT以及相关协会对技术采用的研究已经达到极限，几乎没有或没有机会创造新知识。 这一结论具有讽刺意味，因为该理论尚未得到充分和适当的复制。 各种复制，应用程序和扩展中的规范错误可能导致错误的结论，即UTAUT比实际更健壮，并且未来工作的机会有限。 尽管关于UTAUT的工作包括重要的变量，预测变量和调节变量，但没有忠实地使用原始规范，但无法评估原始变量和附加变量的影响的真实性质。 本荟萃分析使用737112用户在1,935个独立样本中报告的25,619种效应量来解决此问题。 因此，我们开发了一个清晰的最新技术和修订版UTAUT，以不同的其他理论（即技术兼容性，用户教育，个人创新和技术成本）和新的内生机制扩展了原始理论。审查UTAUT在不同情况下（例如技术类型和民族文化）的可推广性的调节机制。 基于此修订版UTAUT，我们提出了一个研究议程，该指南可以指导有关一般技术尤其是UTAUT的主题的未来研究。

先上效果图： 进入正题： 首先引入turtle和random库： import turtle as t from random import * 其次定义绘制雪花函数： def drawSnow(): t.hideturtle() t.pensize(2) for i in range(100): r,g,b = random(),random(),random() t.pencolor(r,g,b) t.penup() t.setx(randint(-350,350)) t.sety(r

心脏病预测 Heart Disease prediction using 5 algorithms - Logistic regression, - Random forest, - Naive Bayes, - KNN(K Nearest Neighbors), - Decision Tree then improved accuracy by adjusting different aspect of algorithms. 最终决策树 数据集来源（） 数据集创建者： 匈牙利心脏病研究所。 布达佩斯：医学博士Andras Janosi 瑞士苏黎世大学医院：医学博士William Steinbrunn 瑞士巴塞尔大学医院：医学博士Matthias Pfisterer VA医疗中心，长滩和克利夫兰诊所基金会：Robert Detrano，医学博士。 数据集信息： 该数据库