用于机器学习随机划分数据集为train、test、val，或者train、test

主要讨论了Cox-Ross-Rubinstein（CRR）模型和广义的CRR模型，并研究了如何基于CRR模型和广义的CRR模型利用Monte Carlo模拟计算资产价格以及期权价值。

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CAD随机凸多面体模型，dwg格式。可导入ANSYS、Ls-Dyna、ABAQUS、COMSOL、Fluent等有限元软件。注意导入需预先导出为iges格式。 生成详情查看：https://www.jishulink.com/post/1893948

使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

有需要随机实验的同学来参考一下，这是随机实验的第一个。

合格 一个随机分配学生校内住宿的计划。 描述 该计划随机分配特定数量的学生住宿，并将剩余人数放入有序等候名单中。 它专门为莱斯大学的服务。 用法 提供名称的纯文本文件，每个名称由换行符分隔。 确定您拥有的校内住宿的位置数量，并执行 eligibility namefile outfile -s spots 其中namefile是名称的纯文本文件， outfile是您希望将结果写入的文件， spots是校内住宿的点数。 要调整随机选择之间的秒数，请使用-d标志并传递一个十进制数。 默认情况下，延迟设置为 0.5 秒。 通过传递-h标志还提供了命令行选项列表。 样本 示例名称文件sample_names.txt作为此包的一部分提供。 要尝试开箱即用的程序，请执行 eligibility sample_names.txt sample_out.txt -s 3 学分 该程序基于 Kevi

CRF++工具包（Linux&Windows版本）0.53版

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

选择和排序的舍伍德算法 只需进行随机预处理，将输入实例中元素打乱即可，相当于洗牌，后处理无需进行 例如，对于确定性选择算法，可以用下面的洗牌算法Shuffle将数组a中元素随机排列，然后用确定性选择算法求解。这样做所收到的效果与舍伍德型算法的效果是一样的。 template void Shuffle(Type a[], int n) { // 随机洗牌算法 static RandomNumber rnd; for (int i=0; i

2022-12-25 19:15:44 461KB 随机算法

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