随机性在什么情况下有用？
卜勇
有时候对一个作家而言，真正的奖赏不是诺贝尔奖，而是盗版。
有时，当您想要从一个大型数据集中选择一些样本来进行实验时，使用随机抽取的样本可以避免引入任何偏见。这有助于确保您的结果是基于整个人口而不是特定的人群或群体中的某些人员的结果。但是，如果您需要对某些因素进行控制以获得更准确的数据集分析和预测模型建立（例如，要确定某个变量与另一个变量之间的因果关系），则不建议采用完全随机抽样方法。在这种情况下，应该采取一种称为分层抽样的方法，该方法允许我们根据相关特征将个体分配到不同的组中并保持每个组的大致平衡比例不变。
如果一个系统需要满足一定的性能要求，那么通常使用一些随机算法来达到这个目的。比如：
当数据集很大时可以采用采样的方式进行处理；
对于某些问题可能存在多个最优解（如背包问题是），此时通过对每个解决方案的权重或代价值做一定程度上的调整即可得到近似的答案
还可以用于加密、图像识别等领域中去噪和降维等任务中的预处理步骤等等。
7个月前
有时，我们需要使用一些方法来使结果具有一定的不确定性。例如，如果我们想让一个程序能够模拟真实世界中的各种情况和变化的话，就需要引入一种程度上的随机性或不确定性到我们的算法中去。此外，有时候我们也希望得到的结果是不确定的、不可预测的或者是无法重复计算出来的结果（如生成式模型）。这些都需要用到一定程度上随机性的概念呢！
7个月前
当您想表达出一种不确定、不可预测或偶然的事物时，使用随机数可以使您的代码更加健壮和易于维护。例如：如果您要创建一个函数来生成一组随机数字以用于加密密码或其他安全用途的话，那么用随机数会比硬编码的数字更可靠且不易被猜测到。此外，在某些情况下（如游戏开发），对结果进行一定程度上的随机化也可以增加乐趣并吸引玩家兴趣！
7个月前
有三种情况：
1、当需要产生一个随机数，例如生成密码时；
2、当我们想要从一系列数据中选择一些特定的样本来进行分析或建模时；
3、当我们希望模拟自然界中的某些现象（如掷骰子）。这些应用场景下使用随机性的好处是它能够提供一种公平和客观的方式去处理问题或者决策过程，而不受个人偏好或其他因素的影响。
7个月前
如果一个系统需要从不同的输入中产生不同输出，那么它就需要使用一些形式的随机。例如，加密算法就是一种将明文信息转换为密文的信息处理方式；而网络路由器和计算机中的进程调度也是如此：它们通过生成伪随机数来选择下一个要执行的任务或数据包进行传输等操作。
7个月前
当你需要一个特定的输出，但不希望它总是相同时。例如：如果你想要生成一些不同的单词列表（比如字母表）或数字序列1-20来使用作为密码等加密用途，那么你可能想要使用伪随机数算法而不是真正的随机数产生器，因为前者可以保证每个时间都得到不同结果，而后者可能会重复某些值
7个月前
当一个系统需要产生一些特定的输出时，它可能使用一种称为随机化的技术。这种技术允许生成不同的结果或行为来模拟不确定性、复杂性和不可预测性等特征。
7个月前
当需要生成大量数据时，比如训练一个机器学习模型。
7个月前