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随机漫步算法

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简介：
随机漫步算法是一种基于随机决策来探索搜索空间的方法，广泛应用于网络爬取、金融预测及物理模拟等领域，通过概率模型实现问题求解。 随机游走算法（Random Walk Random Walker Segmentation Codes）是一种用于图像分割的技术，通过在图上进行随机行走来确定像素的归属类别。这种方法利用了图论中的概念，在给定初始标记的基础上，计算每个未标记节点到已知类别的概率分布，从而实现整个图像的有效分割。

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  • 随机漫步算法
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    随机漫步算法是一种基于随机决策来探索搜索空间的方法，广泛应用于网络爬取、金融预测及物理模拟等领域，通过概率模型实现问题求解。 随机游走算法（Random Walk Random Walker Segmentation Codes）是一种用于图像分割的技术，通过在图上进行随机行走来确定像素的归属类别。这种方法利用了图论中的概念，在给定初始标记的基础上，计算每个未标记节点到已知类别的概率分布，从而实现整个图像的有效分割。
     
  • 随机漫步MATLAB代码-Samwalker：山行者
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    Samwalker（山行者）是一款基于MATLAB开发的随机漫步模拟工具。通过算法模拟在二维或三维空间中的随机行走路径，适用于科学研究、数据分析等领域。 我们的论文《SamWalker：具有信息抽样策略的社会推荐》在2019年万维网会议的第228-239页中发表。我们在MATLAB中实现了SamWalker，并且为了提高效率，还在C++中实现了采样过程（个性化随机游走）。运行代码之前，请先编译C++源代码以生成mex文件： ``` mex mysamwalknew.cpp mex myv2s.cpp ``` 然后可以使用以下命令来执行示例数据的代码： ```matlab samwalker(trainingdata.txt, testdata.txt, trustnetwork.txt) ``` 其中，`spmfmnar`函数需要训练数据、测试数据和社交网络数据路径作为输入。具体来说，文件格式如下： - `trainingdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `testdata.txt`中的每一行是：UserID\tItemID\t1 - `trustnetwork.txt`中的每一行是：User1,
     
  • Logseq随机漫步插件：logseq-plugin-random-walk
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    Logseq随机漫步插件是一款专为Logseq设计的应用程序扩展，它能够帮助用户在笔记中进行随机浏览和探索，发现新的知识连接与灵感。 Logseq-plugin-random-walk 点击按钮随机跳转到一篇笔记 演示示例 安装与使用： 开启Logseq开发者模式 解压zip文件并从Logseq插件页面加载插件
     
  • 随机减量算法
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    随机减量算法是一种数据分析与优化技术，通过逐步减少数据集中的样本或特征来评估模型鲁棒性和简化复杂性。这种方法有助于识别关键变量和改进预测准确性，在机器学习领域应用广泛。 随机减量算法在振动信号处理中有应用价值。通过对采集到的响应信号进行该算法处理，我们可以获得更为精确的系统响应信号。
     
  • 半步变量法的随机潮流计算（zip文件）
    优质
    本ZIP文件包含论文《半步变量法的随机潮流计算》，探讨了一种新的电力系统随机潮流分析方法，适用于不确定性条件下的电网研究。 电力系统潮流计算是运行分析的重要基础，通常采用确定性方法或不确定性潮流计算方法进行研究。在确定性潮流分析中，通过给定网络拓扑结构、元件参数及节点负荷等条件来求解各节点电压与支路潮流的确切值。然而，在实际操作过程中，由于部分参数的不确定性限制了这种方法的应用效果。 为了更准确地模拟这些不确定因素的影响，研究人员采用了多场景计算方法来进行分析，虽然这种策略可以应对多种可能的情况，但是它需要大量运算，并且难以全面反映系统的整体状况。因此，引入参数的不确定性表示方式到潮流方程中就显得尤为重要。这促使了随机潮流、盲数潮流和模糊潮流等不确定性的电力系统分析模型的发展。 本段落提出了一种基于半不变量法改进线性化随机潮流计算的新方法，并在牛顿-拉夫逊算法的基础上，通过卷积运算来处理随机变量并用Gram-Charlier级数展开式求解概率密度函数。这种方法为节点电压的概率特性提供了深入分析的可能性，从而有助于运行决策的制定。此外，该模型和方法的有效性已经在IEEE 30节点系统的计算中得到了验证。
     
  • code.rar_随机森林_C++随机森林_随机森林算法_c随机森林
    优质
    本资源包提供了一个用C++编写的随机森林实现代码。旨在帮助开发者和研究者理解和应用这一强大的机器学习分类与回归方法，适用于多种数据集处理场景。 用C++实现的两类问题随机森林生成算法对学习随机森林很有帮助。
     
  • 随机森林算法（RandomForest）
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    随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行汇总来提高预测准确性。广泛应用于分类和回归问题。 随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型准确性与稳定性。每棵树都是基于数据集的一个随机子集生成，并且在每个节点上选择一个属性集合的随机子集来进行划分。这种方法能够有效降低过拟合风险，在各种分类和回归任务中表现出色。
     
  • 随机算法PPT课件
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    本PPT课件深入浅出地介绍了随机算法的基本概念、原理及应用。内容涵盖概率理论基础、蒙特卡洛方法和拉斯维加斯算法等，适合初学者入门学习。 南京大学的随机算法课程讲义是一份非常不错的入门材料，该讲义提供英文版本。
     
  • rwr.zip_rwr算法_节点随机游走_Matlab实现_随机游走_RWR算法
    优质
    简介：RWR（返回随机行走）算法通过模拟从多个源节点开始的随机行走过程，在图数据中进行信息传播和节点排名。此Matlab代码实现了基于节点随机游走的RWR算法，适用于复杂网络分析与推荐系统等场景。 随机游走算法在MATLAB中的实现可用于计算网络特征。该算法为网络中的每个节点计算经过随机游走后的值。
     
  • 随机森林分类算法
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    简介：随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来解决分类和回归问题。这种方法能够有效减少过拟合，并提高模型预测准确性。 随机森林分类器是一种集成学习方法，在机器学习领域被广泛应用。它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。每个决策树都是基于数据集的一个子样本训练而成，同时在节点分裂时只考虑特征集合中的一个子集，这有助于减少过拟合的风险，并且使各棵树之间具有多样性。 随机森林分类器能够处理高维度的数据和大量的输入变量，在许多实际问题中表现出色，比如识别图像、推荐系统以及金融风控等场景。此外，它还提供了一种重要的功能——特征重要性评估机制，可以帮助我们理解哪些特征对模型的预测结果影响最大。