本文会将原理知识穿插于代码段中，相关代码和数据集空降文末可以获取。前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。通过这
Scikit-Learn 提供了一些函数，可以用多种方式将数据集分割成多个子集。sklearn.model_selection.train_test_split
是纯随机的取样方法，即没有对原数据集进行分层，具体调用如下：from sklearn.model_selection import train_test_split
train_set, test_set = train_test_sp
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2023-09-22 19:07:30
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# 分层采样：Python 实现指南
分层采样（Stratified Sampling）是一种采样技术，目的是通过将总体划分为多个子群体（层），然后从每个层中独立地进行抽样，以确保每个层都在样本中得到充分 representation。下面，我们将逐步实现这一过程。
## 整体流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始分层采样]
B[设定
原创
2024-09-08 06:40:42
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1.测试代码的时候，可以从大数据集中抽取一部分数据来进行测试，而不必直接在大文件上全部进行测试。抽取数据有好多种方法，常用的如使用obs=option选项，proc surveyselect进行分层抽样，利用种子产生随机数来抽取等等，反正怎么方便怎么取。如：proc means data=test(obs=1000);run;或者options obs=1000;
proc means data=
import numpy as np
import pandas as pd
PATH_DES = '/Users/linxianli/Desktop/'
df = pd.read_excel(PATH_DES + '工作簿1.xlsx')
df.head()# 使用 sklearn 进行分层抽样
from sklearn.model_selection import train_test_s
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2020-12-11 17:54:00
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# Python np.random 分层采样实现教程
## 1. 引言
在数据分析和机器学习过程中，常常需要对数据进行采样，以从大量的数据中获取一个代表性的样本集合。其中，分层采样是一种常用的方法，它可以保证样本集合中各类别的数据比例与原始数据集合中的比例相近。在Python中，我们可以使用NumPy库中的`np.random`模块实现分层采样。本教程将向你介绍如何使用Python的NumPy
原创
2024-02-01 05:52:51
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Python小白__网络分析 刚刚开始接触Python,为了怕遗忘，所以写个博文方便自己回顾，也可以和大家分享，有不同意见，大家共同探讨学习。网络层级 第一篇是对于网络的一些看法和感想，不只是Python 众做周知，在现在的网络时代，
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2023-11-01 19:56:23
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## Spark 分层采样实现指南
在大数据处理中，采样是一项重要的技术，尤其是在数据量巨大的情况下。Spark 提供了方便的 API 来实现分层采样。本文将指导你如何在 Spark 中实现分层采样的过程。
### 流程概述
我们可以将实现分层采样的过程分解成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
| -------- | ------------
原创
2024-09-08 05:50:17
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目录分层抽样划分划分训练集&测试集XGBoost 模型调参补充StratifiedKFold()与KFold()Python迭代器Python字典的合并 分层抽样划分划分训练集&测试集StratifiedKFold函数 StratifiedKFold是指分层采样，确保训练集，验证集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。因此一般使用StratifiedKFold。from skle
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2024-02-19 10:25:01
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机器视觉之 ICP算法和RANSAC算法
临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ，可能有理解错误的地方，希望发现了告诉我一下主要是了解思想，就不写具体的计算公式之类的了（一） ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点）ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种点集对点集配准方法，如下图1如下图，假设PR（红色块
# PyTorch DataLoader 分层采样
在机器学习和深度学习中，数据的采样方式对模型的训练效果有着重要影响。尤其在类别不平衡的情况下，分层采样（Stratified Sampling）能够确保不同类别的样本在每一批次中得到合理的分布。本文将深入探讨如何在 PyTorch 中实现分层采样，并通过实际代码示例来说明。
## 1. 分层采样的背景知识
分层采样是一种从总体中按比例选取不
查看数据样本import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
data = pd.read_csv("./data/creditcard.csv")
data.head()这个数据，并不是最原始数据，而是通过降维操作把数据进行特征压缩。我们可以根据这些特征进行建模。
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2024-03-11 10:59:03
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# Python分层采样划分数据集
当我们处理数据集时，特别是在机器学习中，确保训练集和测试集的代表性非常重要。分层采样是一种常用的方法，可以确保每个类别在样本中都能得到代表。本文将指导你如何在Python中实现分层采样划分数据集的过程。
## 流程概述
在实现分层采样划分数据集之前，我们先了解整个流程。可以总结成以下关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
第一：在.net1.1时，还有很多和我一样的程序员，都会常用到ArrayList,当时要想对这种集合元素进行查找，大多会采用for循环来完成，当然也可以采用BinarySearch 方法。但自从有了.net2.0以及.net3.5后，ArrayList就已经很少使用了，大家都认为List<T>在性能上要优越于ArrayList。既然有了List<T>，有了LINQ,对于LI
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2024-09-28 07:12:45
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数据预处理1.数据采样：采样就是按照某种规则从数据集中挑选样本数据，大致分为3类：随机采样、系统采样和分层采样。随机采样：就是从数据集中随机的抽取特定数量的数据，分为有放回和无放回两种。系统采样：一般是无放回抽样，又称等距采样，先将总体数据集按顺序分成n小份，再从每小份抽取第k个数据。分层采样：就是先将数据分成若干个类别，再从每一层内随机抽取一定数量的样本，然后将这些样本组合起来。2.归一化：归一
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2024-04-01 22:28:43
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在这里插入图片描述作者 l 萝卜前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标 来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。通过这些测试，我们可以观察什么样的改动
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2024-08-03 11:04:00
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# Python 分层采样
## 介绍
在数据分析和机器学习中，样本采样是一个常见的操作。采样过程中，我们从一组数据中选择一部分样本来进行分析或训练模型。而在实际应用中，往往需要对数据进行分层采样，以保证样本的代表性和可靠性。Python提供了各种方法来实现分层采样，本文将介绍其中一种常用的方法。
## 分层采样的原理
分层采样是一种根据样本的特征进行分组的采样方法。在分层采样中，我们将数
原创
2023-07-10 06:53:28
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文章目录一、什么是采样频率？二、什么是采样定理？三、采样率究竟应该定？四、让python来看看采样率问题五、结论 一、什么是采样频率？ 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。二、什么是采样定
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2023-09-21 10:27:37
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采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。数据科学实际上是就是研究算法。我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。 简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个
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2024-02-04 07:25:05
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
