随机抽样第13页

20应用统计考研复试要点(part1)--统计学

概率抽样与非概率抽样概率抽样也称随机抽样，是指遵循随机原则进行的抽样，总体中每个单位都有一定的机会被选人样本。调查的实践中经常采用的概率抽

安财小山羊·2020-07-06 17:25

摩拜单车数据探索与可视化

最终分析报告可移步：《摩拜单车用户行为数据分析报告》初步清洗摩拜单车上海用户使用数据，该数据集为摩拜提供的上海城区2016年8月随机抽样百万条用户使用数据，包含起点、目的地、租赁时间、还车时间、用户ID

Elina Cai·2020-07-06 04:03

python图像拼接

实现图像映射针对叠加后的图像，采用APAP之类的算法，对齐特征点通过图割方法，自动选取拼接缝根据multi-bandbleing策略实现融合RANSAC求解单应矩阵RANSAC是“RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致

frank+wang·2020-07-06 03:32

MATLAB-蒙特卡罗方法

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（或伪随机数）来解决很多计算问题的方法。

Vuko-wxh·2020-07-06 03:28

数据表迁移数据一致性验证

在迁移数据库的时候做一些必要的验证还是很有用的，比如说迁移前后的数据条数是否一致，数据是否一致，这个时候怎么办呢，验证条数还好说，要是验证数据是否一致呢，对于重要的数据当然要每条都不会有差错，随机抽样验证肯定是不行的

叛逆的鲁鲁修love CC·2020-07-05 20:44

统计-什么是假阳性

一什么是假阳性1.在一个符合正态分布的样本中随机抽样，每次抽取三个样本，一共抽两次如图中的小蓝和小红两组，他们的数据有重叠，P值>0.052.但是，存在这种抽取情况，即使是随机抽取，两组的数据仍不重叠，

PriscillaBai·2020-07-05 18:41

数理统计基本概念

目录一、基本概念总体（母体）个体样本样本的容量简单随机抽样*三、次序统计量及其分布1.次序统计量概念2.单个次序统计量的分布3.多个次序统计量的联合分布4.样本中位数与样本分位数在实际问题中，样本规律是接近总体规律的唯一途径

qq_35912930·2020-07-05 05:03

数据采集及预处理

2.抽样方法1.分类按照样本抽取方式不同分为：有放回抽样，无放回抽样2.非概率抽样3.概率抽样方法分类概率抽样主要分为简单随机抽样，系统抽样，分类抽样，整群抽样，多阶段抽样...现实生活中

Winnie_Chan·2020-07-04 11:01

数理统计与描述性分析

数理统计与描述性分析基本概念总体个体样本抽样（每次抽取必须是随机的、独立的，才能更好地反映总体情况）简单随机抽样（每个个体被抽到的机会是均等的，x1、x2、x3···xi互相独立，且xi与总体X同分布）

sophie.1234·2020-07-04 08:14

《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记——家电用户行为分析与事件识别

本例通过无放回随机抽样法抽取200家热水器用户从2014.1.1至2014.12.

opppps·2020-07-02 17:12

中国出轨率世界第一？真正让人恐惧的不是婚姻，而是……

他公开了自己从2000年开始，每5年一次进行的全国范围随机抽样调查。结果显示每7.5个妻子中就有一位出轨，而在这方面丈夫们却以3倍的数量优

亚西Yancy·2020-07-02 15:26

集成学习（2）bagging代表——随机森林

1bagging的另一个优点——OOB我们知道，bagging因为样本随机抽样，是基学习器没有强依赖关系，所以

蛋仔鱼丸·2020-07-02 08:34

hyper parameter的选择

hyperparameter的选择gridsearchvs随机抽样β的选择gridsearchvs随机抽样gridsearch：所有超参数取有限多种可能的值，遍历每种可能的取值组合，挑选出最优组合。

洗澡鸭·2020-07-02 08:30

在R语言中对回归树模型、装袋算法与随机森林之间的简单比较

装袋算法（bagging）采取自助法的思路，从样本中随机抽样，形成多个训练样本，生成多个树模型。然后以多数投票的方式来预测结果。

TensorFlow学习·2020-07-02 05:58

数据科学案例5 Logistic回归之构建初始信用评级和分类模型检验（代码）

回归之构建初始信用评级和分类模型检验（代码）8逻辑回归1、导入数据和数据清洗2、衍生变量:3、分类变量的相关关系3.1交叉表3.2列联表4、线性回归4.1数据预处理（字符型转化为数值型，查看变量间的关系）4.2随机抽样

irober·2020-07-02 04:27

numpy的random模块

随机抽样(numpy.random)简单的随机数据rand(d0,d1,...,dn)随机值>>>np.random.rand(3,2)array([[0.14022471,0.96360618],#random

derek881122·2020-07-01 22:25

【数学建模】常用模型算法及MATLAB代码汇总

（2）Floyd算法一、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

360°顺滑·2020-07-01 06:11

数据科学案例6 逻辑回归2之电信客户流失预警案例（代码）

数据科学案例6逻辑回归2之电信客户流失预警案例(代码）8逻辑回归1、导入数据和数据清洗2、分类变量的相关关系2.1交叉表2.2列联表3、线性回归3.1数据预处理（字符型转化为数值型，查看变量间的关系）3.2随机抽样

irober·2020-07-01 02:52

R语言与回归分析几个假设的检验

比如要达到估计的无偏性，我们通常需要加上高斯-马尔科夫条件：A1、对参数而言的线性性A2、样本的随机抽样性A3、误差的条件均值为0A4、不存在完全共线性A5、同方差假设在上述条件上加上误差项服从正态分布

yujunbeta·2020-06-30 10:36

蒙特卡洛方法到底有什么用(两个案例说明)

MonteCarlomethod，也有翻译成“蒙特卡罗方法”）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试验法

yimixgg·2020-06-30 07:03

蒙特卡洛模拟方法的matlab实现

微信号）把那个号注销了，结果忘记删除原文章，好像申请删除还挺麻烦的，所以不删了直接在这重新发一遍蒙特卡洛模拟这个名字听起来很厉害，简单来说其实就是进行多次随机抽样，结合题目和代码很容易理解这个问题就是股东的对策进行多次抽样后排序得出势力值话不多说

cc的北极熊·2020-06-30 05:20

SAS随机抽样

抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体，具有主观意向性，这里不做讨论。随机抽样是按照随机原则，保证个体都有一定概率被抽取到的抽样方法。常见的随机抽样方式有：简单随机抽样、系

Chungtow-Leo·2020-06-30 04:12

数据分析

数据分析1、numpy：多维数组的创建多维数组（矩阵ndarray）ndarray的基本属性shape维度的大小ndim维度的个数dtype数据类型1.1随机抽样创建1.1.1rand生成指定维度的随机多维度浮点型数组

亲了你的小脸·2020-06-30 00:36

RANSAC算法在目标识别中的应用详解

最近，在OpenCV上开发目标识别程序的时候遇到一个问题就是：在源图像和场景图像中分别做特征点检测之后，会发现有误匹配的情况出现，经过在上网查资料得知可以用随机抽样一致算法（简称：RANSAC）解决误匹配的问题

理实交融·2020-06-29 17:18

数据分析-numpy的运用(多维数组的创建与矩阵计算)

数据分析1、numpy：多维数组的创建1.1随机抽样创建1.1.1rand1.1.2uniform1.1.3randint总结1.2序列创建1.2.1array1.2.2zeros1.2.3ones1.2.4arange

闲鱼!!!·2020-06-29 07:13

[Alg] 随机抽样完备算法-蓄水池算法 Reservoir Sampling

(2)对于总数$n$值提前未知的情况一种方法是，首先遍历这个样本空间下所有样本并计数，得到n，之后再用(1)中的方法等随机抽样。但是先遍历一遍样本空间，在样本很大的情况

listenviolet·2020-06-28 20:00

数学推导+纯Python实现机器学习算法29：马尔可夫链蒙特卡洛

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab蒙特卡洛（MonteCarlo，MC）方法作为一种统计模拟和近似计算方法，是一种通过对概率模型随机抽样进行近似数值计算的方法

louwill12·2020-06-28 20:26

经典算法：随机抽样

最近发现两个比较有意思的随机抽样算法，分享一下1.随机抽样且保持有序需求:一家公司购买了他们的第一批电脑，该公司的业务主要是民意调查，现在要开发一个程序：程序的输入是选区名列表以及整数m，输出是随机选择的

weixin_34326429·2020-06-28 17:25

matlab练习程序（随机抽样一致RANSAC）

RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。算法简介如下(摘自《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》)：1.假设我们要将n个数据点X={x1,x1,...,xn}拟合为一个由至少m个点决定的模型（mpretotal%找到符合拟合直线数据最多的拟合直线pretotal=total;bestline=line;%找到最好的拟合直线endk=k+1;end%显示符合最佳拟合

weixin_33947521·2020-06-28 08:35

摘：网上一篇关于《概率论与统计的关系》的文章

但是因为概率论研究的对象是随机现象，而统计学恰恰充满了无处不在的随机现象：因为要随机抽样。因此概率论就成为了精确刻画统计工具的不二法门LaryWa

会抓羊的灰太狼·2020-06-27 23:58

SAS学习笔记

一、在SAS中进行随机抽样：1、在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：（1）简单无重复抽样（2）分层抽样a.等比例分层抽样b.不等比例分层抽样；2、SAS中可以利用PROCsuveryselect

weixin_30621919·2020-06-27 22:41

第17章人口抽样调查

《人口原理概论》第17章人口抽样调查一、人口抽样调查的涵义及特性人口抽样调查，简称为人口抽查，它是进行人口调查的一种方法，是为了一定的研究目的，采取随机抽样的形式，对人口总体中的一部分进行调查，用以推断说明人口总体情况的一种调查方法

weixin_30600503·2020-06-27 22:56

python实现的四种抽样方法

一、单纯随机抽样（simplerandomsampling）将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。

搬砖老头·2020-06-27 12:44

数据预处理总结

衡量取样数据质量的标准：资料完整无缺，各类指标项齐全数据准确无误，反应的都是正常状态下的水平数据抽样操作随机抽样：数据集中每一组观测值都

小于狙击手·2020-06-27 08:08

SeqGAN Sequence Generate Adversarial Nets with Policy Gradient（阅读理解）

SeqGAN在目前是在使用生成对抗网络解决文本序列生成问题的最有影响力的一篇文章，作者针对对抗生成网络难以解决序列生成问题，提出了很多十分有价值的方法问题：（1）在GANs中，Generator是通过随机抽样作为开始

发发fjfj·2020-06-27 08:01

RANSAC算法介绍

一、RANSAC介绍 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。

岁月神偷小拳拳·2020-06-27 08:05

python数据挖掘与分析实战—1、2、3

1.1定义挖掘目标：1.1.1动态的菜品推荐1.1.2客户进行细分，关注最有价值的客户1.1.3基于菜品的历史销售情况，对菜品销量进行预测，预备原材料1.1.4基于大数据，优化选址，菜式调整1.2数据取样随机抽样

呼噜娃娃·2020-06-27 04:49

RDKit | 基于随机森林的化合物活性二分类模型

这个模型不仅仅是一个森林，而且它还是随机的，因为有两个概念：随机抽样的数据点;基于要素子集拆分的节点;随机抽样随机森林背后的关键是每棵树在数据点的随机样本上训练。

qq2648008726·2020-06-27 03:29

RANSAC算法的简单理解

在特征点匹配的时候，首先进行粗匹配，粗匹配通常是进行一对匹配点进行对比，误差越小越可能是一对匹配点；精匹配方法中，我们可以用到RANSAC(RandomSampleConsensus随机抽样一致性)算法

阿桑-·2020-06-26 22:03

python数据预处理：数据抽样

抽样方法：一般有四种方法：随机抽样直接从整体数据中等概率抽取n个样本。

泛泛之素·2020-06-26 20:26

训练集，验证集，测试集

如果已经有了一个大的标注数据集，那么通过随机抽样获得三种数据集，三者的比例为8:1:1。如果有标注的话，也可以只随机抽样出训练集和验证集。如果无

余生最年轻·2020-06-25 18:29

python--DataFrame随机抽样

平时工作中，经常遇到随机抽样的需求，可用Pandas库中的sample函数，简单又快捷。

碧空之戈·2020-06-25 15:47

统计学习方法-马尔可夫链蒙特卡罗法-读书笔记

统计学习方法-马尔可夫链蒙特卡罗法-读书笔记1、前言2、蒙特卡罗法2.1随机抽样2.2树学期望估计2.3积分计算3、马尔可夫链3.1基本定义3.2连续状态马尔可夫链3.3马尔可夫链的性质4、马尔可夫链蒙特卡罗法

qq_38829768·2020-06-25 15:01

6D姿态估计常见技术总结

姿态估计常技术PnP：Perspective-n-Point（PnP）：RANSAC：随机抽样一致算法ICP：IterativeClosestPointFPS：farthestpointsamplingPnP

H.Y.·2020-06-25 11:29

13、python对数据进行随机抽样、按比例、分层抽样

随机抽样：按照一定的行数或者比例进行数据的抽取随机抽样行数公式：DataFrame.sample(n,frac,replace=False)n按个数抽样frac按百分比抽样replace是否放回抽样，默认

UP Lee·2020-06-25 10:20

蒙特卡罗法与正常求解对比（解决非线性整数规划）

蒙特卡罗法原文：http://blog.csdn.net/qq_34861102/article/details/77859530随机抽样或统计模拟方法，是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法使用

zz_Outlier·2020-06-25 08:18

数据处理时如何解决噪声数据？

一、什么是噪声在机器学习中我们在独立随机抽样的时候会出现一些搞错的信息，这些错误的数据我们称之为杂讯（或者噪音noise），一般可以归结为一下两种（以二分为例）：输出错误：1.同样的一笔数据会出现两种不同的评判

柚子一只·2020-06-25 06:18

黑猴子的家：sample 随机抽样

1、Codevalsamplerdd=sc.makeRDD(Array("spark1","spark2","spark3","spark4","spark5","hadoop1","hadoop2","hadoop3","java4","java5"))samplerdd.sample(false,0.3).foreach(println)2、结果spark4hadoop2java53、samp

黑猴子的家·2020-06-25 04:23

【python】numpy包实现无放回随机抽样实验

#无放回抽样：在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次，并统计每次搜索的时间，只需要改变count次数即可实现importnumpyasnp#无放回抽样：在整数区间[1,1000]中有放回地抽取count次count=1#随机次数s=np.arange(1000)t=np.r_[1:1000]foriinrange(count):z=np.random.choice(t,1)index

YD@dreaming·2020-06-25 03:03

机器学习-随机森林

机器学习-随机森林随机森林的定义随机森林的特点随机森林的生成1）每棵树随机抽取训练样本为什么要随机抽样训练集？为什么要有放回地抽样？

是DRR啊·2020-06-25 02:27

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