随机抽样

统计学基础之统计量及其分布

简单随机抽样：抽样过程具有随机性，即每个个体有同样的概率被抽到，每个样本与总体具有相同的分布。抽样过程具有独立性，即每个个体被抽取不影响其他个体被抽取。
心里有点小空白·2020-08-20 23:09

计算机视觉实战(十二）全景图像拼接(附完整代码)

随机抽样一致算法（Randomsampleconsensus，RANSAC）  由于局外点、异常点的干扰，最小二乘拟合的效果容易走偏，而随机抽样一致算法，数据点更不容易走偏，拟合的效果更好。  
小小何先生·2020-08-20 08:37

python--基于RANSAC的图像全景拼接

可以通过RANSAC方法来解决一、RANSAC RANSAC的全称是“RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）”。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭
qq_39295665·2020-08-20 05:21

数学模型：4. 随机算法| 蒙特卡罗算法

随机算法1.蒙特卡罗模拟蒙特卡罗（MonteCarlo）方法，又称随机抽样或统计试验方法，是以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
weixin_30642305·2020-08-19 21:15

数学建模之蒙特卡洛算法

概览蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
Mr. Water·2020-08-19 18:25

数学建模重要算法简介及算法实现

一.蒙特卡洛算法1，定义：蒙特卡洛算法是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法，将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解，故又称随机抽样法或统计实验法
马马也·2020-08-19 18:51

RANSAC(Random Sample Consensus)随机抽样检验一致性

转载请注明出处：算法简介RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。基本思想描述RANSAC基本思想描述
zhubaohua_bupt·2020-08-19 06:06

随机抽样一致性算法（RANSAC）

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。
xrwang·2020-08-19 06:26

随机抽样一致性（RANSAC: Random Sample Consensus）

RandomSampleConsensus:AParadigmforModelFittingwithApplicationstoImageAnalysisandAutomatedCartography随机抽样一致性是一种利用实验数据拟合模型的方法
xholes·2020-08-19 05:32

random_sample_consensus（RANSAC随机抽样一致性）

首先说明一下随机算法(RANSAC)：RANSAC算法：是使用一个比较小的数据集，然后再尽可能的使用一致的数据来扩大原来初始化的数据集。简单的说就是：我们要要拟合一段二维点中的弧线，RANSAC会选择三个点作为一个集合，然后计算中心和半径，也就是说这样圆的弧线就基本确定了。源代码如下：#include#include#include#include#include#include#include#
IT_一叶扁舟·2020-08-19 05:32

随机抽样一致RANSAC: Random Sample Consensus

算法简介：随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus，RANSAC）。它采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数。
渐无书xh·2020-08-19 05:17

随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）

作者：桂。时间：2017-04-2521:05:07链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html前言仍然是昨天的问题，别人问到最小二乘、霍夫变换、RANSAC在直线拟合上的区别。昨天梳理了霍夫变换，今天打算抽空梳理一下RANSAC算法，主要包括：1）RANSAC理论介绍2）RANSAC应用简介；内容为自己的学习记录，其中很多地方借鉴了别人，
weixin_33872566·2020-08-19 04:54

RANSAC随机抽样一致学习笔记(一)

参考：1.http://en.wikipedia.org/wiki/ransac2.整理记录一、RANSAC介绍简介  随机抽样一致算法（RANdomSAmpleConsensus,RANSAC）,采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数
枫舞雪域·2020-08-19 04:03

Python的pandas模块的运用之数据处理

文件的数据导入与导出二、数据清洗（一）、数据排序（二）、去除重复数据（三）、缺失与空格数据处理三、数据转换（一）、数值与字符的转换（二）、字符转时间四、数据抽取（一）、字段拆分（二）、记录抽取（三）、随机抽样五
giun·2020-08-19 03:56

PCL点云随机采样一致性分割算法

今天分析下随机采样一致性算法，然后代码理解；RANSAC随机采样一致性算法介绍RANSAC是”RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）”的缩写，随机采样一致性算法是一种概率性的算法，有时为了提高有效数据的概率
李京乐·2020-08-19 02:17

Random Sample Consensus(RANSAC)算法介绍

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。它是一种不确定的算法——它有一
Jackery_Shh·2020-08-19 02:25

RANSAC算法（RANdom SAmple Consensus随机抽样一致）

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。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。光看文字还是太抽象了，我们再用图描述RANSAC的基本假设是：（1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释；（2）“局外点”是不能适应该模型的数据；（3）
chenkent888·2020-08-19 01:14

随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC 简单版）PYTHON实现

一、RANSAC理论介绍普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯
NickChen_0411·2020-08-19 01:47

随机抽样一致（RANSAC，Random Sample Consensus）

随机抽样一致（RANSAC，RandomSampleConsensus）前言随机采样一致（RANSAC）是一种迭代方法，可从一组包含离群值（outliers）的观察数据中估计数学模型的参数，不使离群值对估计值产生影响
白水煮蝎子·2020-08-19 00:52

RANSAC算法——看完保证你理解

目录1最小二乘算法的缺陷2RANSAC算法2.1原理2.2实例2.3参数参考感谢阅读RANSAC全程Randomsampleconsensus，中文即“随机抽样一致算法”，该方法采用迭代的方式从一组包含离群
zhoucoolqi·2020-08-18 18:17

利用R进行数据操作（基础知识篇）

提供，用于研究男性和女性在领导各自企业上的不同manager75]=55&&age30,]subset函数比较简单的方法：newdata=35|age<24,select=c(q1,q2,q3,q4))随机抽样通过抽样
weixin_33979203·2020-08-18 12:14

《利用python进行数据分析》读书笔记之数据转换（二）

数据转换离散化和分箱检测和过滤异常值置换和随机抽样计算指标/虚拟变量离散化和分箱连续值经常需要进行离散化，或者分离成“箱子”进行分析。
pnd237·2020-08-18 11:20

从一个小实例了解机器学习全过程（《机器学习实战》笔记）

从一个小实例了解机器学习全过程准备工作明确目标选择性能指标查看数据结构创建测试集编写自定义函数（随机抽样）以完成测试集的创建使用train_test_split函数（随机抽样）完成测试集的创建使用StratifiedShuffleSplit
pnd237·2020-08-18 10:57

JavaScript球面上均匀分布的点

JavaScript球面上均匀分布的点步骤：随机抽样产生一对均匀分布的随机数u，v；这里u，v在[-1,1]范围内计算r=u*u+v*v;如果r>1则重新抽样，直到满足r1){u=Math.random
X01动力装甲·2020-08-17 23:57

随机排序算法

2.随机算法基本思想：采用随机抽样的方法确定集合的划分点，然后把集合划分为两个子集合，分别递归地在每个子集合上使用随机排序算法。
jingyi130705008·2020-08-17 23:20

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）

蒙特卡罗方法（MonteCarlomethod）蒙特卡罗方法概述蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）
pizi0475·2020-08-17 13:51

数据集的划分

数据集的概念数据集的划分训练集、验证集、测试集必须同分布，且通过均匀随机抽样的方式将数据无交集地划分为三个集合。
Leekingsen·2020-08-17 11:01

有监督的机器学习中训练集、验证集和测试集的意义

划分#如果我们自己已经有了一个大的标注数据集，想要完成一个有监督模型的测试，那么通常使用均匀随机抽样的方式，将数据集划分为训练集、验证集、测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1，当然比例是人为的
Deep_learning_blog·2020-08-17 04:27

随机数生成算法【详解，归纳】

1、蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。
weixin_34072159·2020-08-17 03:04

训练集、测试集与验证集的含义

训练集、测试集与验证集的含义1.定义(1)在数据量(及标签)很充足的情况下：如果我们自己已经有了一个大的标注数据集，想要完成一个有监督模型的测试，那么通常使用均匀随机抽样的方式，将数据集划分为训练集、验证集
xiaoming_tju·2020-08-17 00:28

随机森林算法的简单总结及python实现

算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成
kim_lo·2020-08-16 07:11

分层采样（stratified sampling）

先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。分层可以提高总体指标估计值的精确度，它可以将一个内部变异很大的总体分成一些内部变异较小的层（次总体）。
iteye_16791·2020-08-16 06:56

RANSAC随机抽样一致学习笔记(二)

参考：1.http://en.wikipedia.org/wiki/ransac2.整理记录五、应用1.应用领域：计算机视觉领域和数学领域，例如直线拟合、平面拟合、计算图像或点云间的变换矩阵、计算基础矩阵等方面。2.matlab应用实例：2D直线拟合clear;clc;closeall;%%Generaterandomdatafortest%inliersmu=[00];%meanvalueS=[
枫舞雪域·2020-08-16 02:51

Hive实现数据抽样的三种方法

Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：数据块抽样（tablesample()函数）1）tablesample
raxanne·2020-08-14 00:13

R语言入门：使用函数sample进行抽样

在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。
四无公子WW·2020-08-13 15:29

蓄水池抽样问题（随机抽样问题）

问题描述：要求从N个元素中随机的抽取k个元素，其中N无法确定。这种应用的场景一般是数据流的情况下，由于数据只能被读取一次，而且数据量很大，并不能全部保存，因此数据量N是无法在抽样开始时确定的；但又要保持随机性，于是有了这个问题。这里的核心问题就是“随机”，怎么才能是随机的抽取元素呢？我们设想，买彩票的时候，由于所有彩票的中奖概率都是一样的，所以我们才是“随机的”买彩票。那么要使抽取数据也随机，必须
yinjunshishui·2020-08-12 00:17

详解 Python random

对于序列，存在随机元素的统一选择，用于生成列表的随机排列的函数，以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实线上，有计算均匀，正态（高斯），
Code Life·2020-08-11 19:06

python抽样方法详解及实现

抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。
qq_24591139·2020-08-11 17:34

Python 用 numpy 随机抽样选择矩阵的多行或多列

numpy提供了多种随机选取的方法，这里放三种方法，效果相同。以从一个矩阵中随机抽取n行为例，写了三个函数，粗鄙代码，见笑importnumpyasnp#=================================================================================defrand_row1(array,dim_needed):#array为需要采样
kaigemima·2020-08-11 05:47

统计学基础（一）

可汗学院统计学笔记整理（一）一、样本与总体当总体无法全部进行统计或者是一直处于变化状态时，对总体进行随机抽样获得样本，对样本进行考量。
一只小团子·2020-08-11 03:56

python自学笔记--计算圆周率

蒙特卡洛方法,又称随机抽样或统计试验方法。当所求解问题是某种事件出现的概率,或某随机变量期望值时,可以通过某种“试验”的方法求解。也可以说蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。
小小白ovo·2020-08-10 20:23

Python之计算π值

计算π值采用蒙特卡洛方法，即随机抽样方法。构造单位正方形和四分之一圆，向其中任意抛洒点，再用圆中的点数除以总点数，即可得到π值。
Sariel-·2020-08-10 13:41

【计算机视觉】图像全景拼接 RANSAC

1、全景图像拼接原理1.1RANSAC算法原理RANSAC是“RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）”的缩写。
Q蕾·2020-08-10 07:13

OpenCV计算机视觉实战（Python）| 13、项目实战：全景图像拼接

文章目录简介一、特征匹配总结1、蛮力匹配(Brute-Force)介绍程序2、随机抽样一致算法（RANSAC）二、项目实战——图像拼接1、步骤2、程序重点总结简介本节为《OpenCV计算机视觉实战（Python
lovetaozibaby·2020-08-10 06:35

Opencv实现：SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点

最近整理一下利用SIFT特征提取方法和RANSAC（随机抽样一致性方法）进行剔除无匹配点的内容，将实现过程进行记录。程序注释的非常清楚了，新手也能很快看懂。
上善若水道法自然·2020-08-10 06:58

python3从零学习-5.3.5、生成伪随机数random

对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。
山海皆可平z·2020-08-10 06:02

python模块 | 随机数模块—random模块

对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。
我叫RT·2020-08-10 05:22

聊聊最近面试中遇到的算法题：公平的随机

题目描述贼简单：设计一个随机抽样的系统，这个系统需要实时的从数据流中读取数据，并提供一个查询接口，这个接口需要从已读取的数据中等概率的选取K个数并返回。
Time_Limit·2020-08-09 17:10

SPSS——基本的统计概念

个体也可理解为总体X的取值简单随机抽样为了使抽样具有充分的代表性，要求每个个体被抽到的机会均等每次抽取都是独立的（共抽取n次）通常的抽样都是无放回的，当总体很大的时，可以满足独立性样本总体是指考察的对象的全体
会编程的大白熊·2020-08-07 15:49

《深入浅出统计学》3

第10章统计抽样的运用1.抽样方法1)简单随机抽样--重复和不重复方法：抽签、随机编号生成器2)分层抽样3)整群抽样：总体划分为多个群，群与群之间相似，对群进行简单随机抽样4)系统抽样：总体分成k组，每组选相同位置的样本第
狐狸的帽子·2020-08-06 12:29
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