随机抽样一致性算法第11页

机器学习算法-支持向量机SVM案例Rain in Australia预测明天是否下雨

案例分析流程一、获取数据二、解读数据三、数据探索1.导入相关包2.导入数据和查看数据3.随机抽样4.探索变量5.将样本特征和标签分开6.切分训练集和测试集四、数据清洗1.将特征进行分类整理建立分类型变量列表建立连续型变量列表

AKlian·2022-12-21 05:42

房价预测

主要步骤1、观察大局寻找数据性能指标2、获取数据下载数据加载数据快速探索数据查看前五行数据集的简单描述对某一属性查看多少种分类数值属性的摘要绘制直方图创建测试集纯随机抽样分层抽样3、数据可视化地理数据可视化寻找相关性添加不同属性的组合

終極龍閃·2022-12-20 18:16

RANSAC算法理解

RANSAC是“RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。

thequitesunshine007·2022-12-20 07:36

02数据挖掘原理-数据分析数据准备

数据准备包含，1:数据获取（来源），2：数据抽样数据获取的来源包括：1：调研，2：设备采集，3人工输入，4各类文档，5外部数据库数据抽样方式包括，1：概率抽样（简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，等距抽样

codemosi·2022-12-19 22:59

R语言|2.1 R语言数据框基础操作函数汇总

语言数据框基础操作函数汇总函数功能head（）显示数据框前几行tail()显示数据框最后几行names()显示数据框所有变量的名字str()探索数据框结构subset()选取数据框的子集sample()随机抽样

wqqqqqq_·2022-12-19 17:44

抽样技术笔记

1.2.1概率抽样即随机抽样，按照概率原则，根据“单元是否按照一定的概率入样”划分，总体中每个单位都有一定的概率被选入样本，使得样本对总体具有充分

小天使甲·2022-12-19 15:41

etcd原理

etcd内部采用了Raft协议作为一致性算法，且使用Go实现。

Flytiger1220·2022-12-19 13:47

【k8s】10.网络插件

（性能最高）2、calico插件3、总结一、etcd详解etcd是Coreos团队于2013年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，etcd内部采用作为一致性算法

yu.deqiang·2022-12-19 13:15

训练集，验证集，测试集分别是什么

二、训练集、验证集、测试集如果给定的样本数据充足，我们通常使用均匀随机抽样的方式将数据集划分成3个部分——训练集、验证集和

又决定放弃·2022-12-18 14:57

Python中Numpy的基本操作

向上取整np.floor()向下取整np.arange()返回固定步长的序列np.unique()返回非重复元素np.percentile()计算百分比np.random.sample()返回从序列中的随机抽样结果

酒酿小圆子～·2022-12-17 21:36

Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos论文阅读笔记

这篇文章解决的问题是视频分类TSN模型的主要思路是，先将视频分为若干个等长的片段(Segment)，然后从对应片段中随机抽样一个小片段(Snippet)，对应于每个小段都会产生一个预测，再用聚合函数来合并这些小段的预测进一步得到对于整个视频的预测

Hia_Hia_Hia·2022-12-17 14:11

随机森林的java算法_spark 随机森林算法案例实战

随机森林算法由多个决策树构成的森林，算法分类结果由这些决策树投票得到，决策树在生成的过程当中分别在行方向和列方向上添加随机过程，行方向上构建决策树时采用放回抽样(bootstraping)得到训练数据，列方向上采用无放回随机抽样得到特征子集

妮达达·2022-12-16 15:31

opencv图像处理—案例实战：全景图像拼接：特征匹配方法

目录Brute-Force蛮力匹配1对1的匹配k对最佳匹配随机抽样一致算法（Randomsanpleconsensus,RANSAC）单应性矩阵实战演练：图像拼接方法ImageStiching.pyStitcher.py

高山仰止_·2022-12-15 21:33

【强化学习】(一）RL基本概念

Junewang0614·2022-12-15 17:05

深入解析 Raft 模块在开务数据库中的优化改造（下）

我们在上一篇文章中介绍了Raft一致性算法在分布式数据库中发挥的重要作用，以及开务数据库根据自身需求对Raft算法进行了优化改造，为其新增了三种角色设计。

·2022-12-14 14:20

关于图像和视频拼接的综述

基础知识：RANSAC：是RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）的缩写。它可以从一组包含局外点的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。

长安study·2022-12-13 15:48

Pandas（二）—— 索引、分组

Python模块——PandasPandas（二）——索引、分组三、索引3.1索引器3.1.1列索引、行索引3.1.2loc索引器、iloc索引器3.1.3query方法3.1.4随机抽样3.2多重索引

share16·2022-12-13 09:59

跨时横截面的混合：简单面板数据方法

1.独立混合横截面数据在不同时点从一个大总体中随机抽样得到的随机样本。当其他条件都保持不变时，由于该数据都是由独立抽取的观测所构成，不同观测误差项的相关性被排除。

魔笛·卡尔·2022-12-13 07:04

【Python计量】独立混合横截面数据与邹氏检验

文章目录一、获取数据二、分组回归三、联合显著性F检验四、邹氏检验五、全套代码六、拓展独立混合横截面数据：在不同时点，从一个大总体里进行随机抽样。

Python for Finance·2022-12-13 07:59

一文读懂Raft分布式一致性算法

一致性问题可以算是分布式领域的一个圣殿级问题了，关于它的研究可以回溯到几十年前。拜占庭将军问题LeslieLamport在三十多年前发表的论文《拜占庭将军问题》（参考[1]）。拜占庭位于如今的土耳其的伊斯坦布尔，是东罗马帝国的首都。由于当时拜占庭罗马帝国国土辽阔，为了防御目的，因此每个军队都分隔很远，将军与将军之间只能靠信差传消息。在战争的时候，拜占庭军队内所有将军必需达成一致的共识，决定是否有赢

小太阳啊凯·2022-12-12 13:29

字节、阿里等大厂的技术如何？看看这些Java程序员的自学笔记

JVM、JAVA集合、JAVA多线程并发、JAVA基础、Spring原理、微服务、Netty与RPC、网络、日志、Kafka、RabbitMQ、Hbase、MongoDB、设计模式、负载均衡、数据库、一致性算法

小小怪下士 XIA·2022-12-11 20:43

《利用Python进行数据分析》第七章——数据清洗与准备2

文章目录前言一、数据转换1.1删除重复值1.2使用函数或映射进行数据转换1.3替代值1.4重命名轴索引1.5离散化和分箱1.6检测和过滤异常值1.7置换和随机抽样1.8计算指标/虚拟变量总结前言在经过上文章对数据的缺失值进行过滤和补全

PhoenixPeng-gxu·2022-12-11 07:50

R语言：企业风险分析（3）【蒙特卡罗模拟的可视化，敏感性分析】

简介：蒙特卡罗方法（蒙特卡罗实验）是一类广泛的计算方法，它依赖于重复随机抽样来获得数值结果。基本概念是使用随机性来解决原则上可能是确定性的问题。

lzc1009840152·2022-12-11 06:48

Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

然而，这些方法通常是通过随机抽样来构建对比对的，忽视了用户（或项目）之间的相邻关系，未能充分挖掘对比学习的潜力来进行推荐。为了解决上述问题，我们提出了一种新的对比学

回锅肉炒肉·2022-12-09 11:26

Apache Kudu架构

目录1.Kudu架构1.Kudu架构下图显示了一个具有三个master和多个tabletserver的Kudu集群Kudu采用Raft一致性算法，当写入一条数据，被至少一半replica保存，就可以让客户端访问该条数据

Bulut0907·2022-12-09 07:28

pytorch的随机抽样

目录1.如何设置随机种子？2.如何进行伯努利分布采样？3.如何进行多项式分布抽样？4.如何进行标准分布抽样？1.如何设置随机种子？torch.manual_seed(123)#manual手控的#如没有手动设置，则返回系统生成的随机种子；否则，返回手动设置的随机种子seed=torch.initial_seed()print("seed:{}".format(seed))#返回随机生成器的状态st

逝去〃年华·2022-12-09 04:24

3-16Pytorch与随机抽样

importtorchtorch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)std=torch.rand(1,2)print(torch.normal(mean,std))tensor([[0.7825,0.7358]])

白色蜻蜓蜓·2022-12-09 04:54

Pytorch不放回随机抽样

WeightedRandomSampler不放回只能用WeightedRandomSampler，其他都是放回取样只需将权重都设为1(or相同值)fromtorch.utils.dataimportWeightedRandomSampler,DataLoadera=torch.Tensor([1,2,3,4,5])dataloader=DataLoader(dataset=a,batch_size

TBYourHero·2022-12-09 04:48

pytorch文档阅读笔记-03-torch02（随机抽样、序列化、并行））

文章目录随机抽样（Randomsampling）torch.manual_seedtorch.initial_seedtorch.get_rng_statetorch.set_rng_statetorch.default_generatortorch.bernoullitorch.multinomial

东阳z·2022-12-09 04:13

torch.manual_seed 随机抽样

importtorch#如果定义了随机种子，即有下边这一行代码，#则每次执行的结果是一样的，如果注释了，则每次结果都不一样torch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)std=torch.rand(1,2)#std和mean这两个参数是干啥的，有啥用需要再查阅以下print(torch.normal(mean,std))

jjw_zyfx·2022-12-09 04:42

Pytorch随机抽样

在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。

辉辉小学生·2022-12-09 04:12

day4 随机抽样入门一起学 PyTorch吧，PyTorch从入门开始每天都更新超详细参数常用方法简单案列共同学习，共同进步坚持

torch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个torch._C.Generator对象，参数：seed(intorlong):种子。torch.initial_seed()返回生成随机数的原始种子值（pythonlong）。torch.get_rng_state()返回随机生成器状态（ByteTensor）torch.set_rng_state(new_state)

Cchaofan·2022-12-09 04:37

pytorch 随机抽样

情形1（按行随机排列）importtorcha=torch.rand(3,5)print(a)a=a[torch.randperm(a.size()[0])]print(a)情形2(按列排列）a=a[:,torch.randperm(a.size()[1])]print(a)结果如下但是这里有一个问题，就是随机交换行列的顺序时，是保证列是不变的，这时的随机性还是稍微小一点情形3(每行随机排列）im

qq_45759229·2022-12-09 04:05

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记1 - GAN

GAN的训练过程训练D的过程：固定Generator，并使用G随机生成N个样本，标注为0；从真实样本集合中，随机抽样M个样本，标注为1；训练Discriminator，用于分类上述的数据集。

dupei·2022-12-08 12:47

sklearn学习笔记8：XGBoost

xgboost.XGBRegressor①n_estimators默认100，集成中弱评估器的数量②subsample默认1，随机抽样的时候抽取的样本比例，范围(0,1]对模型的影响应该会非常不稳定，大概率是无法提升模型的泛化能力

奔跑的蜗牛君666·2022-12-08 06:33

线性回归模型异方差解决方法

线性回归模型异方差解决方法1.异方差定义2.异方差检验2.1残差图2.2white检验3.异方差修正3.1对原数据做对数处理3.2使用OLS稳健标准误回归RANSAC随机采样一致性算法3.3WLS回归1

我老婆周淑怡·2022-12-06 22:53

水塘抽样算法（Reservoir Sampling Algorithm)

文章目录应用场景算法步骤算法原理代码实现应用场景主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率。

ki_rui·2022-12-06 15:44

smote算法_海量样本无从下手？这五种抽样算法分分钟搞定

图片来源：unsplash.com/@gndclouds简单随机抽样假设要从一个群体中选出一个集合，该集合中的每个成员选中的概率相等。下列代码演示了如何从数据集中选择100个采样点。

weixin_39869959·2022-12-06 15:13

收藏 | 机器学习中需要了解的 5 种采样方法

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。下面我们从一个数据集中选择100个采样点。

小白学视觉·2022-12-06 15:39

Numpy | np.random随机模块的使用介绍

文章目录1.随机抽样2.随机排序3.随机分布4.随机种子平时都会使用到随机模块，一般是torch.random或者是numpy.random，有或者是直接使用ramdom这个python内置的工具包，那么下面就简单记录一下

Clichong·2022-12-06 09:28

两种点云分割（一）— RANSAC分割平面

1RANSAC分割平面RANSAC为RandomSampleConsensus的缩写，即随机抽样一致性，它是根据一

Coding的叶子·2022-12-06 09:57

蒙特卡洛原理

蒙特卡洛方法的基本原理是，事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足够大可以认为该事件的发生频率即为其概率．因此，可以先对影响其可靠度的随机变量进行大量的随机抽样，然后把这些抽样值一组一组地代入功能函数式

qq_34911636·2022-12-05 23:22

R语言进行随机抽样、分层抽样和系统抽样

最近在进行一项哨点监测项目，需要对监测点乡镇、学校和医疗机构分别进行人口规模排序的系统抽样、学校类别的分层抽样以及随机抽样，对比spss、excel后发现R语言中的sampling包能够得到较好的实现，

寻小宁·2022-12-05 11:49

R语言基本统计分析——抽样

R语言基本统计分析——抽样简单随机抽样简单随机抽样是指从数据总体中任意抽取指定数量的数据作为样本，其中每个可能被抽取中的样本概率相等。可以用R语言中的sample()函数进行随机抽样。

粉色系·2022-12-05 11:47

抽样调查之整群抽样

（2）调用整群抽样函数“cluster”,使用不放回简单随机抽样方法进行等概率抽样（3）调用函数“getdata(data,st)”提取抽到的样本数据2.估计（1）定义样本权重变量pw和fpc。

BoBo玩ROS·2022-12-05 11:47

R语言随机抽样及分层抽样

R语言随机抽样及分层抽样问题1、计算层次个数2、固定随机提取3、随机抽样看完如果对你有帮助，感谢点赞支持！

小Li先生·2022-12-05 11:46

抽样调查之分层随机抽样

分层随机抽样一、数据描述二、分层随机抽样1.抽样要求：以“region”为分层变量，每层简单随机抽取75个样本单元。（1）定义分层抽样涉及的一些变量。

BoBo玩ROS·2022-12-05 11:46

简单随机抽样

文章目录一、安装加载扩展包二、数据描述三、简单随机抽样1.抽样：不放回简单随机抽样抽取样本容量为300的样本（1）调用不放回简单随机抽样函数“srswor”,其中第一个参数为抽取的样本容量n,第二个参数为总体容量

BoBo玩ROS·2022-12-05 11:15

R语言分层抽样---分层随机抽样(SRS) strata的使用（一）

R语言分层抽样---分层随机抽样(SRS)strata的使用例子一：手动创新一个数据框,如下。

Books易·2022-12-05 11:15

RANSAC与圆柱拟合