random tools in statistical theory

random tools in statistical theory

- w parameter initialize with standard distribution

import numpy as np

np.random.normal(0,1.0,(r,c))      # 0 : mean ;  1.0 : standard deviation ; r : height of matrix of w ;

np.random.randn(r,c)

np.random.standard_normal((r,c))

- b parameter initialize with 0

np.zeros((r,c))

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- np.random.uniform(0,1.0,10)   # 0 : low ;  1.0 : high ; 10 : number of output

- np.random.binomial(1,0.5)     # 二项式分布；输出像扔硬币结果：0 或者1