随机抽样第6页

Python常用函数：random【random.random、random.randint、random.choice、random.sample、random.shuffle】

random.randint(int,int)：从2个int之间随机抽取一个样本三、random.choice(list)：从数组元素中随机抽取一个样本四、random.sample(list,int)：从数组元素中随机抽样

u013250861·2022-12-27 08:42

统计基础：3.2_假设检验的两类错误

第一类错误（α错误/弃真错误）：实际上H0H_0H0为真时,但利用随机抽样样本，构建的小概率事件出现了，作出拒绝H0H_0H0的决策，即α=P

cy^2·2022-12-26 15:41

LeetCode算法之蓄水池算法

目录1.什么是蓄水池抽样2.蓄水池抽样算法3.LeetCode蓄水抽样经典算法题一、什么是蓄水池抽样大数据流中的随机抽样问题：当内存无法加载全部数据时，如何从包含未知大小的数据流中随机选取k个数据，并且要保证每个数据被抽取到的概率相等

生煎蛋dd·2022-12-26 11:19

点云分割和点云分类（点云语义分割）

目录概念点云分割（pointcloudsegmentation）点云分类（pointcloudclassification)特征提取分割物体识别分类常见点云分割方法随机抽样一致算法（RandomSampleConsensus

SOC罗三炮·2022-12-25 11:29

Pandas-sample随机抽样详解

在Pandas中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用sample()函数。

芋头乖乖~·2022-12-25 09:47

python四种抽样方法的使用：随机抽样、聚类抽样、系统抽样、分层抽样

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnpdefrandom_sample(array,size:int,replace=True):"""随机抽样

呆萌的代Ma·2022-12-25 09:16

python分层抽样_抽样方法—分层抽样

接着上文说，简单随机抽样法和分层抽样法的对比有过一个经典的例子。1936年美国总统大选，《文学文摘》杂志对结果进行了调查预测。

Jerry Jho·2022-12-25 09:46

Python——数据分层抽样

分层抽样，即先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。

博丽芙兰·2022-12-25 09:15

python实现的分层随机抽样

昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈代码如下：#分层随机抽样stratifiedsamplingimportxlrd

三大爷的键·2022-12-25 09:45

word2vec 的 Negative Sampling(负采样)技巧

采用负采样：从噪声分布中随机抽样个负例(是超参

看正好六个字·2022-12-24 19:56

圆检测（续）- RANSAC

继之前提到的两种方法之后，这里再列出基于RANSAC的圆检测，RANSAC(RandomSampleConsensus)随机抽样一致性，略不同于霍夫圆变换那种基于投票的策略，这是一种对观测数据进行最大化模型检验的方法

purgle·2022-12-24 15:36

随机抽样的python实现

目录1随机抽样1.1离散型随机变量1.1.1二项分布1.1.2泊松分布1.1.3超几何分布1.2连续型随机变量1.2.1均匀分布1.2.2正态分布1.2.3指数分布1.3其它随机函数1.3.1随机从序列中获取元素

Mayumi_yumi·2022-12-24 01:46

论文那些事—Meta Gradient Adversarial Attack

具体来说，从一个模型集合中随机抽样多个模型来组成不同的任务，并在每个任务中分别

凉茶i·2022-12-23 21:24

基于python的csv文件读取与简单随机抽样

importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomdf=pd.read_csv(r'LoanStats3c.csv')#文件读取c=random.sample(range(0,235629),10)c.sort()df.iloc[c]

此彼之间白夜幻想·2022-12-23 21:22

基于蒙特卡洛法的规模化电动汽车充电负荷预测（Python&Matlab实现）

蒙特卡洛模拟方法介绍2规模化电动汽车充电负荷预测计算方法3完整代码0概述对于本文的研究,依据不同用途电动汽车影响因素的分布函数和设定参数，采用蒙特卡洛法,对各用途电动汽车的日行驶里程、起始充电时间概率分布参数进行随机抽样

电气辅导帮·2022-12-23 20:01

NumPy基础知识

以多位数组类为数据组织结构，Numpy提供了众多的数学、科学和工函数，此外，NumPy还提供了以下多个子模块子模块名功能numpy.random随机抽样子模块numpy.linalg线性代数子模块numpy.fft

飞Link·2022-12-23 01:54

地理加权回归简易总结

——虾神在空间上出现的非平稳性，通常被认为由以下三个方面的原因引起的：随机抽样的误差引起的。抽样误差是无

WHU的GIS小学生·2022-12-22 11:39

python数据分析（EDA）三剑客（1）之numpy

数组的索引与切片（1）整数索引（2）省略号`…`索引（3）整数数组索引：（4）整数数组与切片结合3.数组的操作（1）修改数组形状（2）翻转数组（3）连接数组（4）分割数组（5）数组元素的添加与删除4.numpy随机抽样

nanyidev·2022-12-22 10:38

R - 简单随机抽样

本文使用的包library(tidyverse)library(moderndive)使用的数据集，总共有2400个红球和白色球：bowl此处采用简单随机抽样，从2400个球中估算出红球所占比例。

无涯024·2022-12-21 22:19

二分类变量相关性分析spss_SPSS教程 | 两个有序分类变量的相关分析及SPSS操作

方法：通过单纯随机抽样选取2016年1月—4月某省市8所三级甲等综合医院就诊2型糖尿病患者作为研究对象。

weixin_39835607·2022-12-21 13:15

【RL数学基础】概率论的基本概念：随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样

文章目录1.随机变量（RandomVariable）2.概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）3.期望（Expectation）4.随机抽样（RandomSampling

山野庸才熏悟空·2022-12-21 12:19

SVC案例：预测明天是否会下雨（一）

在这个15W行数据的数据集上，随机抽样5000个样本来为大家演示一些数据预处理和特征工程的思路。

酸奶绿茶·2022-12-21 05:55

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

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

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

《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

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

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