Stochastic和random的区别是什么,举例子详细解释
时间: 2023-04-08 21:00:39 浏览: 1018
Stochastic和random都是随机性的概念,但它们的区别在于随机性的来源和性质。Random是指完全随机的事件,没有任何规律可循,比如抛硬币、掷骰子等。而Stochastic则是指具有一定规律性的随机事件,其结果是由一系列概率分布决定的,比如股票价格的波动、天气预报等。
举个例子,抛硬币是一个random事件,因为硬币的正反面是完全随机的,没有任何规律可循。而股票价格的波动则是一个stochastic事件,因为股票价格的变化是由多种因素决定的,比如公司业绩、市场情况等,这些因素的影响是具有一定规律性的,但具体的结果是不确定的,因此股票价格的波动是具有随机性的。
总之,Stochastic和random都是随机性的概念,但它们的区别在于随机性的来源和性质。
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Stochastic是一个形容词,源于希腊语stochastikos,意为“随机的、偶然的”。在数学和统计学中,Stochastic通常用于描述随机过程或随机变量,即具有随机性质的过程或变量。Stochastic过程是一种随机过程,其演化是由随机变量的取值决定的。Stochastic变量是一种随机变量,其取值是由随机事件决定的。总之,Stochastic是指具有随机性质的事物。
t- SNE的可视化是什么意思?举个例子
t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种用于高维数据降维并可视化的算法。t-SNE将高维数据映射到低维空间,以便能够更好地理解数据之间的关系。t-SNE的可视化是指将降维后的数据在二维或三维空间中进行可视化展示。
举个例子,假设我们有一个由1000个高维数据点组成的数据集。通过t-SNE算法,我们可以将这个数据集从高维空间降维到二维或三维空间中。然后,我们可以使用散点图等方式将这些数据点在二维或三维空间中进行可视化展示。在可视化图形中,我们可以看到数据点之间的相对位置和距离,以及它们之间的聚类和分散情况,从而更好地理解数据之间的关系和结构。