55件ヒット
[1-55件を表示]
（0.021秒）
:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
検索結果
先頭5件
-
Random (38006.0)
-
MT19937に基づく擬似乱数生成器を提供するクラスです。
...MT19937に基づく擬似乱数生成器を提供するクラスです。
=== 参考
オリジナル版 http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/mt.html... -
Enumerable
# max _ by -> Enumerator (18.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...ます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def w......sample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[... -
Enumerable
# max _ by {|item| . . . } -> object | nil (18.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...ます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def w......sample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[... -
Enumerable
# max _ by(n) -> Enumerator (18.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...ます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def w......sample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[... -
Enumerable
# max _ by(n) {|item| . . . } -> Array (18.0) -
各要素を順番にブロックに渡して実行し、 その評価結果を <=> で比較して、 最大であった値に対応する元の要素、もしくは最大の n 要素が降順で入った配列を返します。
...ます。次の実装例は、Enumerable#wsampleを使用します。][ruby]{
module Enumerable
# weighted random sampling.
#
# Pavlos S. Efraimidis, Paul G. Spirakis
# Weighted random sampling with a reservoir
# Information Processing Letters
# Volume 97, Issue 5 (16 March 2006)
def w......sample(n)
self.max_by(n) {|v| rand ** (1.0/yield(v)) }
end
end
e = (-20..20).to_a*10000
a = e.wsample(20000) {|x|
Math.exp(-(x/5.0)**2) # normal distribution
}
# a is 20000 samples from e.
p a.length #=> 20000
h = a.group_by {|x| x }
-10.upto(10) {|x| puts "*" * (h[x].length/30.0).to_i if h[...