随机抽样

【笔试题目整理】小红书2019年校园招聘数据分析岗位在线笔试第二批

道,填空3道；主观题：问答2道完成时间120分钟牛客网评估难度系数3颗星1、从含有N个元素的总体中抽取n个元素作为样本，使得总体中的每一个元素都有相同的机会（概率）被抽中，这样的抽样方式称为答案：简单随机抽样参
YYIverson·2019-08-21 19:39

HiveQL数据抽样Sample查询

Hive中，数据抽样分为以下三种：随机抽样；桶表抽样；块抽样；1随机抽样语法结构使用Rand（）和LIMIT关键字得到抽样数据，Distribute和Sort关键字确保数据在mappers和reducers
BabyFish13·2019-08-19 16:01

PCL中RANSAC模型的使用

RANSAC算法是什么RANSAC算法于1981年由Fischler和Bolles提出，全程是RANdomSAmpleConsensus，一般中文翻译为“随机抽样一致性算法”，它是一个迭代算法，主要用于从包含外点
Asher_zheng·2019-08-17 11:14

《指数基金投资指南》一本小白都可以看懂的基金理财书

第二遍，我把全书看了一遍，在第三章这里，我是拿着手机，对着书上介绍的基金，随机抽样，每一种我就在手机基金里搜。我喜欢站在终点看起点，我喜欢站在结果看还没做之前的感觉。
两个娃的后妈·2019-08-12 07:17

python Pandas如何对数据集随机抽样

摘要：有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。应用场景：我有10W行数据，每一行都11列的属性。现在，我们只需要随机抽取其中的2W行。实现方法很简单：利用Pandas库中的sample。DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,ran
kingsam_·2019-07-29 15:37

MapReduce设计模式之过滤模式

过滤模式过滤(正则过滤和随机抽样）应用场景可以从一个大的数据集中筛选出具有某些特征的小的数据集。代码实现在Mapper阶段，用正则表达式对值进行过滤。
bluesnail95·2019-07-25 00:00

统计学③——总体与样本

无偏样本的抽样方法：①简单随机抽样：抽签，随机编号生成器，有放回抽样和不放回两种②分层抽样：将总体分为几个层，层内部相似，层与层之间差距较大，再对每一层进行简单随机抽样③整群抽样：将总体分
数据小斑马·2019-07-16 22:13

Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化

1.torch.manual_seed(seed)说明：设置生成随机数的种子，返回一个torch._C.Generator对象。使用随机数种子之后，生成的随机数是相同的。参数：seed(intorlong)--种子>>>importtorch>>>torch.manual_seed(1)>>>a=torch.rand(2,3)>>>atensor([[0.7576,0.2793,0.4031],[
勤奋的小学生·2019-07-12 22:03

数据集随机抽样

需求：有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。解决办法：这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。应用场景：我有10W行数据，每一行都11列的属性。现在，我们只需要随机抽取其中的2W行。DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=N
kwoky·2019-07-04 11:05

torch---pytorch常用函数（持续更新中.......）

随机抽样类函数1.torch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个torch.
c2a2o2·2019-07-01 15:08

数据科学必备数学基础（六）

；对于连续型随机变量，是不能够获取到一个变量的具体表达概率函数连续型随机变量既然连续型随机变量无法获取到中间某一个值的概率情况，我们可以将连续型转化为离散型的进行分析（具体的数值转化为区间的方式）简单随机抽样似然函数这里需要注意
Escid·2019-06-16 15:55

机器学习：机器学习评估和统计学习理论

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、验证集和测试集，这三个集合不能有交集，常见的比例是8:1:1。
嘿哈哈哈·2019-06-12 20:17

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ，out of bag data及代码(2)

第一：用Bagging生成用来训练小树的样本时，进行有放回的随机抽样。第二：抽样数据之后，
L先生AI课堂·2019-05-20 17:00

大白话5分钟带你走进人工智能-第二十九节集成学习之随机森林随机方式 ，out of bag data及代码(2)

第一：用Bagging生成用来训练小树的样本时，进行有放回的随机抽样。第二：抽样数据之后，
L先生AI课堂·2019-05-18 22:27

ML ---数据与数据预处理

一、获取数据，数据抽样：1.简单随机抽样（simplerandomsampling）：将所有调查总体编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察数据组成样本。优点：操
Guardian_Bud·2019-05-16 15:49

R语言入门笔记5-数据整理dplyr包

根据变量对数据进行过滤筛选arrange():对数据进行排序select():根据变量选择数据子集mutate():增加新变量summarise():汇总数据sample_n()和sample_frac():从数据集中随机抽样一
七七师姐·2019-05-13 18:10

R语言中的抽样方法与描述统计函数

抽样方法常见的抽样方法简单随机抽样分层抽样系统抽样#导入数据#1金融2建筑3外语data<-read.csv("E:\\Github\\code-learning\\R\\data\\第11期资料\\data.csv
一窗星乱银河静·2019-04-26 00:55

集成学习总结（Bagging/Boosting）

目录前言一、Bagging1、随机抽样2、Bagging算法总述3、随机森林二、Boosting1、AdaBoost2、GBDT（梯度提升决策树）2.1提升树模型（BoostingTree）2.2GBDT3
一只进阶的程序媛·2019-04-25 22:44

阿里巴巴2016校园招聘 数据挖掘工程师 详解

######参考答案：可以考虑采用分层随机抽样的方式。
f_zyj·2019-04-21 17:05

Spark RDD算子整理 -- 转换算子 行动算子

sample随机抽样算子，根据传进去的小数按比例进行有放回或者无放回的抽样。reduceByKey将相同的Key根据相应的逻辑进行处
Jackie_ZHF·2019-04-17 10:14

图像拼接 随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）【转】

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，
dieqms·2019-03-19 09:34

区块链多链架构设计原理

Committee-从活跃验证者集合中（伪）随机抽样的子集。当一个委员会被集体提及时，如“该委员会证明X”，这种假定为“该委员会的某个子集包含足够的验证者，该协议承认其代表委员会
跨链技术践行者·2019-03-18 15:16

基于MATLAB的随机抽样一致性算法（RANSAC）

网上有许多关于随机抽样一致性算法的介绍，我理解的就是用这个算法可以在一堆离散数据中找到在一条直线上的数据，步骤如下：（1）新建一个ransac_demo.m的脚本，代码如下：function[bestParameter1
天上地芒果·2019-03-13 20:33

市场调研的方法

市场调查方法可分为两大类，第一类按选择调查对象来划分，有全面普查、重点调查、随机抽样、非随机抽样等；第二类是按调查对象所采用的具体方法来划分，有访问法、观察法、实验法。下面简要分析每一种调查方法特征。
Jansernan~·2019-03-07 15:25

加权随机抽样算法

1.基于均匀分布概率的算法例如，3等奖抽中的概率是70%，2等奖是20%，1等奖是10%，这样，大部分人都只能中3等奖，小部分人是二等奖，而只有特别少的人才可能拿到一等奖。产生0-100之间的均匀分布的随机数，当随机数在0-70时，就获得3等奖，70-90是2等奖，90-100是一等奖。另一个例子：按权重均一化后，编号3被抽中的概率要求是70%，5出现的概率为25%，0出现的概率为5%，如下图所示
Code_LT·2019-02-18 16:24

pandas随机抽样

DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)n是要抽取的行数。（例如n=20000时，抽取其中的2W行）frac是抽取的比列。（有一些时候，我们并对具体抽取的行数不关系，我们想抽取其中的百分比，这个时候就可以选择使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%
ElsaRememberAllBug·2019-02-13 11:16

统计学习(李航)提升方法(AdaBoost)

装袋：每个基本模型由从总体样本中随机抽样得到的不同数据集进行训练得到，通过重抽样得到不同训练数据集的过程称为装袋。
eilot_c·2019-02-10 16:48

【数据准备】_变量分析和随机抽样_python &R

pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsdata3_corr=data3.corr()data3_corr.to_csv('trade_5_csv.csv')sns.heatmap(data3_corr)plt.show()3.随机抽样
changzoe·2019-01-15 19:52

蒙特卡罗方法（Monte Carlo method）

GitHub地址：戳我看源码>>>>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用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。
阿昕_·2019-01-11 14:20

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
程淇铭·2018-12-16 00:00

2018互联网人恋爱调查报告，程序员竟成最大赢家

因为调查对象是随机抽样的，且单身问卷都会作废，所以调查结果应该具备一定的可信度。出人意料的是：常年被广大群众调侃“万年单身狗”的程序员竟然强势逆转，一跃成为了互联网从业者中的恋爱主力军。 
lin000001·2018-12-04 00:00

评分卡模型开发--数据集准备

常用的样本抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和整群抽样三种。简单随机抽样：smp1sub_clusterclu
Eason.wxd·2018-11-23 10:10

Hive实现数据抽样的常用三种方法

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：1、随机抽样（rand()函数）（1）使用rand()函数进行随机抽样
Happybigman·2018-11-15 10:55

二 数据2

1.抽样方法：简单随机抽样；分层抽样2.渐进抽样2.3.2维规约1.维灾难2.维规约的线性代数技术2.3.4特征子集选择嵌入方法，过滤方法，包装方法1.特征子集选择体系结构2.特征加权2.3.5特征创建
DMU_lzq1996·2018-11-10 10:08

二 数据2

1.抽样方法：简单随机抽样；分层抽样2.渐进抽样2.3.2维规约1.维灾难2.维规约的线性代数技术2.3.4特征子集选择嵌入方法，过滤方法，包装方法1.特征子集选择体系结构2.特征加权2.3.5特征创建
DMU_lzq1996·2018-11-10 10:08

机器学习--蓄水池抽样与加权抽样算法

学习一下蓄水池抽样以及加权抽样算法1.蓄水池抽样如果数据总量是有限的，随机抽样k个值，可以直接利用随机数产生器来产生。
暗夜猎手-大魔王·2018-11-08 21:52

ML笔记：ML的模型选择，交叉验证。

(validatiionset)三、测试集(testset)四、交叉验证（Crossvalidation）五、交叉验证的实现六、模型的选择（吴恩达机器学习中的）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
炊烟袅袅岁月情·2018-11-08 17:03

Spark数据倾斜解决方案二：过滤导致数据倾斜的Key

如果需要动态判定那些Key导致数据倾斜，又能过滤掉的话，可以使用smaple算子进行随机抽样，然后计算每个Key的数量，最终判断需要过滤的
hipeer·2018-11-02 18:24

统计学--假设检验过程

假设检验原理基础：小概率原理，即一般认为小概率事件在一次随机抽样中不会发生。
LiuWenChaocsdn·2018-10-11 11:35

hive 使用技巧

1.抽样从一个表中随机抽样得到一个不重复的数据样本，随机取样SELECT*FROMDISTRIBUTEBYRAND()SORTBYRAND()LIMIT;这是使用RAND()函数和LIMIT关键字来获取样例数据
bigdataf·2018-10-10 12:45

随机森林

为什么要随机抽样训练集？如果不进行随机抽样，每棵树的训练集都一样，那么最终训练出的树分类结果也是完全一样
Lollipop66·2018-10-07 21:01

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

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
hanshihao1336295654·2018-09-19 12:17

[DataAnalysis]常用数据预处理方法汇总

抽样方法包括：简单随机抽样；分层抽样等。维归约（降维）数据集可能包含大量特征，选择维归约是维度降低许多数据挖掘算法的效果会更好，因为一方
TOMOCAT·2018-09-08 18:26

理论分布和抽样分布------（四）抽样分布

一、统计数的抽样及其分布参数从总体中随机抽样得到样本，获得
mengjizhiyou·2018-09-08 11:30

高教大数据分析促进高校管理思路的转变

在大数据时代，不是部分育人，而是全员育人随着大数据时代的到来，随机抽样的缺陷也将展露无疑。采用随机抽样的方法已经不能适应学生工作管理者“全员育人”的目标和要求，取而代之的是，
未来的ren·2018-09-06 11:00

高教大数据分析促进高校管理思路的转变

在大数据时代，不是部分育人，而是全员育人随着大数据时代的到来，随机抽样的缺陷也将展露无疑。采用随机抽样的方法已经不能适应学生工作管理者“全员育人”的目标和要求，取而代之的是，
未来的ren·2018-09-06 11:00

高教大数据分析促进高校管理思路的转变

在大数据时代，不是部分育人，而是全员育人随着大数据时代的到来，随机抽样的缺陷也将展露无疑。采用随机抽样的方法已经不能适应学生工作管理者“全员育人”的目标和要求，取而代之的是，
未来的ren·2018-09-06 11:00

Pandas数据处理/drop_duplicates()/映射map()/replace()/rename()/分箱/过滤异常值/随机抽样take()/random.permutation()

1、删除重复元素使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为布尔类型的Series对象，每个元素对应一行，如果该行不是第一次出现，则元素为TrueimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrameimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline创建数据集：#color0
Doris_H_n_q·2018-09-02 23:14

数据挖掘思路

抽取数据的常见方式有：随机抽样，等距抽样，分层抽样，从起始顺序抽样分类抽样。2.数据探索：异常值分析，缺失值分析，相关性分析和周期性分析等。
Frank_0415·2018-08-26 10:12

torch---pytorch常用函数（持续更新中.......）

随机抽样类函数1.torch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个torch.
SailorMoon_sweet·2018-08-19 18:32
上一页 12 13 14 15 16 17 18 19 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他