再presenting连续概率分布
予有涉及的连续概率分布函数，其中大部分是凭经验确定（例如出发时间，运输时间）的集合中的问题。我需要的是采取两个这样的PDF文件，并进行算术运算的一些方法。例如。如果我有两个值x取自PDF X，和PDF Y Y取，我需要得到的PDF为（X + Y），或任何其他操作F（X，Y）。 这是解析解是不可能的，所以我正在寻找的是PDF文件的一些重新presentation，允许这样的事情。一个明显的（但
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排序已知的统计分布数据的算法？
这只是发生在我，如果你知道的数据进行排序的一些有关分布（在统计意义上的），一个排序算法的性能，如果你把这些信息纳入考虑可能会受益。 所以我的问题是，是否有任何的排序算法考虑到这方面的信息？如何好，他们是谁？ 编辑：一个例子来阐明：如果你知道你的数据的分布是高斯，你可以为你处理数据估算均值和平均的飞行。这会给你每一个号码，你可以用它来关闭它们放置到最终位置的最终位置的估计。 编辑＃2：我是pr
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有效地把相似的数字相加
可能重复： 维数阵列集群 我有数字数组像 [1，20，300，45，5，60，10，270，3] 。什么是一个高效的算法基于接近分组这些数字相加？在这种情况下，我期望像 [1，3，5] ， [20，45，60] 和 [270，300] 。 解决方案 你问的最难的是如何真正界定接近。你会期望的输出从 [5,10,15,20] ？难道是相同的分组为 [500,1000,1500,2000] ？
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比较多的价格选择众多客户算法
我们有百万客户。货物为他们每个人的销售成本可以pssed为价格A或价B EX $ P $。 价格A＆LT;＆LT;价B 价格A和价B不是线性对方。在某些情况下，B是昂贵的2倍，在一些它是100倍。 所有的客户以成本为 分（（SUM（A）/数（A）），100）*数量（A） 有效地，如果是小于100的所有客户的A上的平均成本将舍入为100 有没有这样的限制，基于B。 我想花最少的钱，自己的
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有效地寻找数组中的元素的行列？
怎样才能找到一个数组中的每个元素的等级，在出现并列的情况平均，有效？例如： 浮法[]等级（T）（T []输入）{ //实现 } 自富=等级（[3,6,4,2,2]）; // foo的== [3,5，4，1.5，1.5] 我能想到这样做的唯一方法需要分配3数组： 输入数组的一个副本，因为它已经被排序，我们不拥有它。 的数组来跟踪在其中输入数组进行排序的顺序。 行列的数组返回
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关联字接近
让我们说我有一个对话的文字抄本经过一段aprox的了。 1小时。我想知道发生在靠近proximatey什么话彼此。我会用什么样的统计方法来确定什么话都聚集在一起，另一个是他们的proximatey有多近呢？ 我怀疑某种聚类分析和主成分分析。 解决方案 要确定字接近，你就必须建立一个图： 每个字是一个顶点（或“节点”），和 在左，右的话是边 所以，“我喜欢狗”将有2边和3个顶点。 现在，
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自动对比两个系列-Dissimilarity测试
我有两个系列，系列1和系列2。我的目标是要找到多系列2如何不同于系列1，上仓至仓的基础上，（每个箱子重presents的具体特征，）自动/定量。 //img713.imageshack：此图像可以通过的点击这里。 系列1是预期的结果。 系列2是测试/传入系列 我提供直方图，其中系列2重新psented在深褐色$ P $。你还可以注意到在x轴之间221和353有一个显著变化。即系列2小于系列1。
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计算标准偏差在循环缓冲器
我需要计算值的标准偏差被存储在循环缓冲器。最终的算法将运行一个资源有限的设备上，所以我想这是尽可能轻。天真的做法是，一个新的值被压在每次重新评估的标准偏差在整个缓冲区，但是这将是非常缓慢的。理想情况下，我想一个算法，动态更新的标准偏差的当前值作为新的值被推入。 维基百科报道的一些技术进行快速计算，但他们可以在数据流中使用：在我的情况下，当一个新值推入，标准差的计算方法，如果已经弹出的最后一个值不
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啃啃拼图加数：REDUX A（修正）的非递归算法
这个问题涉及啃啃拉丁广场拼图这要求你找到ncells数字的所有可能的组合与值x，使得1 LT的部分; = X＆LT; = MAXVAL和X（1）+ ... + X（ncells）= targetsum。已经测试了几个比较有希望的答案，我要奖励的答案 - 奖伦纳特Regebro，因为： 他的程序是一样快，我的（±5％），以及 他指出，我原来的程序有错误的地方，这使我明白它真正想要做的事情。谢
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选择随机数组元素满足某些财产
假设我有一个表，名为元素，其中每个或不符合某些布尔属性 P 。我想选择的要素之一是满足 P 随机均匀分布。我不知道时间提前很多项目如何满足这个属性 P 。 将以下code做到这一点： pickRandElement（元素，P） randElement = NULL 数= 0 在元素的foreach元素 如果（P（元））
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简明矩阵功能找到对的
有关的一组观察： [A1，A2，A3，A4，A5] 他们的成对距离 D = [0，A12，A13，A14，A15] [a21,0，A23，A24，A25] [A31，a32,0，A34，A35] [A41，A42，a43,0，A45] [A51，A52，A53，a54,0] 在一个浓缩的矩阵形式给定（以上的上三角，从计算的 scipy.spatial
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OpenCV的线拟合算法
我想了解OpenCV的这是来自OpenCV的code片段： icvFitLine2D功能 - 我看到有一些随机函数，选择点近似，然后计算距离从点到fited线（带choosen点），然后选择的其他点，并试图尽量减少与choosen distType距离 有人可以明确的解决方案 （这是一个老问题，但这个问题引起了我的好奇心） OpenCV的FitLine implemements两种不同的机制
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方法地理标记或Geolabelling文本内容
有什么好的算法，用于与该城市/地区或原产地标记自动文本？也就是说，如果一个博客是纽约，我怎么能告诉编程。是否有包/论文，声称有任何把握做到这一点？ 我也看了一些基于TFIDF方法，专有名词的十字路口，但到目前为止，没有任何引人注目的成功，而且我AP preciate的想法！ 在更普遍的问题是有关分配课文题目，题目给出了一些列表。 pferred到全贝叶斯方法简单/幼稚的方法$ P $，但我开
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算法不放回抽样？
我想测试数据的特定群集发生是偶然的可能性。鲁棒的方式来做到这一点是蒙特卡洛仿真，在其中数据和组之间的关联是随机重新分配大量的时间（如10,000），和集群的一个度量是用于实际的数据与模拟，以确定AP比较值。 我已经得到了大部分这方面的工作，用指针映射分组的数据元素，所以我打算随机重新分配数据指针。问题：什么是一个快速的方式，无需更换样品，让每一个指针在复制数据集的随机重新分配 例如（这些数据只
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在线算法计算标准偏差
通常情况下，我有更多的技术问题，但我将简化它为你计算球的例子。 假设我有不同颜色的球和一个数组的一个索引（初始化为全0）保留每种颜色。每次我挑了一个球，我增加了相应的指数1。 球都是随机挑选，我只能挑一球的时间。我唯一的目的是计算球的数量为每一种颜色，直到用完了球。 我想计算出不同颜色的球数的标准差，的而我指望他们的。我不希望由具有通过阵列一次迭代我与计算所有的球完成后计算。 要显现：
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什么是计算平均，所有值的总和超过了双重的限制好的解决办法？
我有一个要求，计算一个非常大的组双打（10 ^ 9值）的平均值。该值的总和超过上限的两倍，所以没有人知道任何整洁的小动作，用于计算，不也需要计算总和？ 我使用的Java 1.5。 解决方案 我想问您的第一个问题是这样的： 请您事先知道值多少？ 如果没有，那么你别无选择，只能进行总结，并计数和差距，做了平均水平。如果双击不够高precision来处理这个问题，那么倒霉，你不能使用双击，你需
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生成整数的C语言的均匀分布
我已经写了一个C函数，我认为选择从均匀分布与范围[rangeLow，rangeHigh]整数，包容性。这不是功课 - I'm只是用这种方式是嵌入式系统修修补补，我做的乐趣 在我的测试情况下，code能够产生相应的分配。我感觉不完全相信，实施是正确的，但。 可能有人做了仔细的检查，让我知道，如果我做错了什么吗？ // uniform_distribution返回[rangeLow，rangeH
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计算两个列表之间的相似性
编辑： 因为每个人都被弄糊涂，我想简化我的问题。我有两个有序列表。现在，我只想如何计算类似一个列表是另一个。 例如， 1,7,4,5,8,9 1,7,5,4,9,6 什么是这两个列表之间的相似性一个很好的措施，这样的顺序是非常重要的。例如，我们应该惩罚相似度为4,5的交换两个列表？ 我有2个系统。艺术系统的一个状态，我实现的一个系统。给定的查询，这两个系统返回的文档的排名列表。现
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C＃正态随机数
我想创建一个函数，接受双平均值，双偏差，并返回一个随机数与正态分布。 例如：如果我通过在5.00的平均值2.00作为偏差的时候68％，我会得到3.00和7.00之间的数字。 我的统计是有点弱...。任何人有一个想法，我应该如何处理呢？我的实现将是C＃2.0中，但随时只要数学函数是标准在您所选择的语言来回答。 我觉得在此先感谢您的帮助。 解决方案 请参阅此$ C $的CProject文章：
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＆QUOT;在线＆QUOT; （迭代器）算法，估算统计位数，众数，偏度，峰度？
有一个算法来估算位数，众数，偏度，和/组值的或峰度，但这并不需要存储在内存中的所有值一次？ 我想计算的基本统计信息： 的意思是：算术平均值 变化：从的均值偏差的平方 标准差：方差的平方根 位数：值从较小的半分隔更大数目的一半 模式：在设置中最常见的值 偏度：TL;博士 峰度：TL;博士 基本公式计算任何这些是等级学校的算术，我也认识他们。有迹象表明，实现了他们很多的统计库，也是如此。 我的
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