Bagging什么是bootstraps自助采样(bootstrap)，是有放回的从数据集中进行采样，意味着同样的一个样本可能被多次进行采样 （1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。 （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。 （3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。 （4） 计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计
自抽样统计是什么以及为什么使用它？本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据进行线性回归预测来实践它。相关视频统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数据中得出的结果。这些方法对于做出决策和预测至关重要，无论是预测消费者对产品的需求；使用文本挖掘过滤垃圾邮件；或在自动驾驶汽车中做出实
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2023-12-19 08:15:29
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自助法采样机器学习
## 1. 引言
在机器学习领域，数据采样是一个非常重要的步骤。采样的目的是从大规模数据集中选择一个较小的子集，以便更有效地进行模型训练和评估。传统的数据采样方法往往是随机选择样本，这种方法在某些情况下可能会导致结果不准确或偏差较大。为了解决这个问题，自助法采样机器学习应运而生。
自助法采样机器学习是一种基于自助法（Bootstrap）的数据采样方法，它通过有放回地从原始
原创
2023-11-25 12:41:08
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介绍首先假定一种场景，我相信这种场景你们都会很熟悉。假如你下载了一个相对较大的数据集，很高兴的开始分析它并建立你的机器学习模型。当你急不可耐的尝试加载数据集时，你的计算机突然丢给你了一行“内存不足”错误，这个时候你会想到什么呢。这正在不断的发生在我们身上。这是我们在数据科学中面临的最大障碍之一–在受计算限制的计算机上处理大量数据（并不是所有人都拥有像BAT那种级别公司的运算资源能力！）。那么我们如
1.什么是交叉验证？ 交叉验证是在实验中的数据不充分的情况下，但是我们又想训练出好的模型的情况下采用的措施。交叉验证的思想：重复使用数据，把给定的数据进行拆分，将切分的数据集组合为训练集与测试集，在此基础上不断反复进行训练、测试以及模型选择。下边来介绍下使用过的两个交叉验证方法，交叉验证的方法主要是使用sklearn库中方法
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2024-01-17 09:14:49
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在信息时代，我们每天都要面对大量的数据，而如何高效地获取这些信息成为了许多人关注的焦点。在这个背景下，网页数据自动采集技术应运而生。本文将从8个方面详细介绍网页数据自动采集技术，帮助读者更好地掌握这一技术。一、什么是网页数据自动采集？网页数据自动采集是指通过计算机程序，在不需要人工干预的情况下，自动从互联网上抓取所需数据的过程。简单来说，就是通过代码自动爬取互联网上的信息，并将这些信息转化为结构化
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2023-11-26 20:11:42
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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注：文章为个人的抽样课程复习提纲，非教程讲解第一章 绪论1.数据的两种类型：实验数据 （可控条件、实验次数可无限）调查数据（时效性、有误差、方式多样）2.抽样调查 非全面，指从研究对象的全体（总体）中抽取一部分单元作为样本，根据对所抽取样本进行调查，获得有关总体目标量的了解。（将样本统计量作为总体参数的估计量，通过样本推断总体性质）3.非概率抽样与概率抽样 区别：是否依据随机原则 注意点：随机≠随
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2024-07-30 19:33:34
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经典自助抽样是一种非常有效的技术，可以用于从收集的样本中学习统计量的分布。而对于非常大的数据集，它可能会非常昂贵。
原创
精选
2024-08-26 14:43:23
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#-------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 12 # # Resampling statistics and boo...
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2019-07-12 14:30:00
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# 机器学习中的分层抽样
在机器学习的实践过程中，数据的质量和处理方式直接影响模型的性能。其中，抽样方法是数据预处理的一项重要技术。分层抽样作为一种有效的抽样策略，能够确保各个子群体在样本中的合理分布。本文将探讨分层抽样的概念，并通过具体代码示例进行说明。
## 什么是分层抽样？
分层抽样是指在进行抽样时，将总体按特征划分为若干个互不重叠的子群体（称为“层”），然后从每个层中随机抽取样本。这
# 机器学习中的簇抽样：概述、实现及应用
## 引言
在机器学习和数据科学领域，簇抽样是一种重要的数据集选择方法，用于减少数据量，同时保持数据集的代表性。这种方法特别适用于处理大规模数据集，因为它可以有效地减少计算成本，同时确保模型训练的质量。本文将探讨簇抽样的基本概念、实现方式以及相关应用，并提供代码示例和可视化图形帮助理解。
## 1. 什么是簇抽样？
簇抽样是一种分层抽样的形式，其中
为了构建树集成模型，要求一种叫做有放回采样的技术。以4个标记为演示，分别是红色、黄色、绿色和蓝色，用一个黑色的袋子把这四个标记的例子放进去，继而从这个袋子里有放回地抽取四次，抽出一个标记，结果是绿色的。有放回的意思是，在拿下一个标记之前，要把之前那个放回去，再次摇一摇，然后再拿一个，是黄色的，放回去 ...
Machine Learning A-Z学习笔记15-置信区间算法1.简单原理用多臂老虎机问题，也就是探讨如何用最少的代价得知哪一台老虎机的中奖率最高，作为置信区间算法(Upper Confidence Bound, UCB)的举例。这张图是五台老虎机的中奖概率分布，X轴代表奖金额度，Y轴代表中概率，所以我们可以知道第五台老虎机的报酬率最高。接下来要探讨如何用一个良好的策略，通过不断的"探索(ex
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2024-02-02 06:06:17
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#-------------------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 12 # # Resampling statisti...
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2019-07-12 14:38:00
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最近在工作过程中遇到产品、测试对分层测试有些疑惑，我理解有两点，一个是开发不想迭代提交，如果要增加分层测试，对开发有额外的要求，比如方法说明，比如概要设计、详细设计、接口规范等，是有额外的工作量的；还有一点是说，既然可以直接从页面上进行测试，那不是更简单吗，何必要在深层次上做更多的测试呢，这不是增加了工作量？ 针对第二点，其实对测试是有很大的误解的。对测试来说，会增加一些工作量，但增加的工作
相当多的数据分析人员蔑视采样。通常要想处理整个数据集，只有改进模型。实际上，在这两者之间进行权衡会很复杂。首先，可以在抽样的数据集上建立更复杂的模型，特别是模型的时间复杂度是非线性（比如在大多数情况下至少是N* log(N)）时更是如此。用更快的周期构建模型可让用户能更快地迭代模型，使其按最佳方式收敛。在很多情况下，若在整个数据集上建立模型，则在改进预测精度时可能会增加操作时间。若一次
在机器学习中，分层随机抽样是一种重要的取样方法，特别是在面对不平衡数据集时。通过对不同层次的数据进行抽样，我们能更好地捕捉各类样本的特征，从而提高模型的性能。本博文将详细记录解决分层随机抽样在机器学习中应用的过程，涵盖相关技术细节及工具集成。
## 协议背景
为了实现有效的分层随机抽样，我们首先需要了解数据的分布情况。这可以通过以下四象限图所示的方式来辅助判断不同数据层次之间的相互关系。
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机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。机器学习直白来讲，是根据已有的数据，进行算法选择，并基于算法和数据构建 模型，最终对未来进行预测；机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使它能够根据 提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性 能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。1.google机器学习教程：https:/
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2023-10-10 23:18:25
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在这个例子中，自助法交叉验证不仅考虑了模型在不同数据子集上的表现，还通过多次自助采样进一步减少了抽样偏差，最终提供了模型泛化能力的一个更加全面和准确的评估。
原创
2024-06-26 15:55:16
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