大数据和以往的信息产出方式相比具有三个明显的特征—数据量大、非结构性和实时性，它创造了一个无限可能的世界。企业正在以史无前例的方式建立和应用大数据解决方案，这些方案不仅能够帮助他们实现收益的最大化，更重要的是他们重新定义了与客户的关系。 企业为何变得如此痴迷？大数据真的和以前大范围数据处理有着如此大的差别么？ &nb
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2023-11-25 21:44:09
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机器学习、大数据和小样本抽样是现代数据科学领域的重要主题，尤其是在数据获取和处理面临挑战时。将这些技术结合起来有助于从有限的数据中提取有价值的信息。本文将详细描述如何解决这些问题，并以轻松的语气进行整理，以便更容易理解。
## 协议背景
随着技术的发展，机器学习已被广泛应用于各种领域，从图像识别到自然语言处理。然而，获取大量标注数据的难度，使得小样本学习成为一种重要的研究方向。以下是一个概览，
简介：最近工作上有件事情需要抽样计算样本容量，作为一名统计学专业毕业的，对于抽样知识已经完全还给了老师，没办法，只能重新捡起抽样的相关方法论重新学习一遍，在网上搜了很多资料关于样本容量如何计算，也踩过坑，为了防止以后忘了，写了这个做个备忘。一、什么是分层随机抽样分层随机抽样，也称类型随机抽样，是指首先将调查对象的总体单位按照一定的标准分成各种不同的类别(或组)，然后根据各类别(或组)的单位数与总体
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2023-11-06 15:08:13
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在当今大数据时代，一个常被提及的问题是“统计抽样适用大数据分析吗”。对于这个问题，我的答案是肯定的，但需要通过具体的分析和方法来理解其中的细节。
在探讨这个问题之前，我们需要先了解相关的背景。大数据的特征是数据量大、种类多、变化快。随着数据技术的发展，我们需要通过有效的统计方法去挖掘数据的价值，而统计抽样正是应运而生的一种方法。以下是我对相关协议背景的整理。
### 协议背景
在大数据分析中
《黑天鹅》中多次提到大数定律可能会愚弄我们，作为数理统计和概率论中两个经典的理论（中心极限定理和大数定律）之一，为什么遇到黑天鹅事件时就会失效？或者说大数定律在遇到任何的小概率事件时都有可能“失效”，需要谨慎地认识，以防掉入应用中的陷阱。大数定律 大数定律（Law of Large Numbers...
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2015-09-17 05:27:00
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原标题：大数据思维原理,你了解多少?随着大数据的深入人心，很多大数据技术的专家、战略专家、未来学学者等开始提出、解读并丰富大数据思维概念的内涵和外延。总体来说，大数据思维包括全样思维、容错思维和相关思维。那么下面就跟随千锋小编一起来看看大数据思维的具体内容。第一，大数据的全样思维“大数据”与“小数据”的根本区别在于大数据采用全样思维方式，小数据强调抽样。抽样是数据采集、数据存储、数据分析、数据呈现
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2023-12-15 21:29:00
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# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r ...
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2021-08-31 15:50:00
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# MySQL 数据抽样指南
在数据分析和处理过程中，抽样是一种非常重要的技术，它帮助我们从庞大的数据集中提取代表性的数据进行分析。接下来，我将为您提供一个详细的流程，教您如何在 MySQL 中实现数据抽样。
## 数据抽样流程
为了清晰表达整个数据抽样的过程，下面是我们的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择数据源，确定需要抽样的表 |
原创
2024-09-09 06:44:15
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一个统计学家捞鱼的故事O(∩_∩)O
原创
2021-07-15 17:17:54
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统计学是一个用数学研究现实世界的学科，研究的手段就是搜索、整理、分析、描述数据等手段。你看，跟数据分析师的工作是不是很像啊？统计学家是一个很有意思的职业，早期的统计学家大量的工作都花在了数据搜集和整理上了。比如现在数理统计的奠基人英国数学和统计学家费希尔，长期在农业试验站搞生物实验，其实就是种地去了。他们研究的目标都是很实用的问题。你看很多名词就知道了，什么假设检验、幸存者偏差、遗传算法、期望、生
原创
2021-03-18 20:57:49
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抽样数据的收集和整理收集数据时的误差常用的抽样方法设计调查问卷的原则第一节：数据的收集和整理全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠
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2023-12-27 09:24:06
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numpy随机抽样np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)numpy从一个范围中选择不重复的数字replace = False就好
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2023-06-04 21:49:48
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# Hive数据块抽样实现流程
## 1. 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据。Hive数据块抽样是一种用于对Hive表中的数据进行采样的方法，通过采样可以快速获得数据的统计特征，减少对全量数据的处理，提高查询效率。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-09-16 16:10:33
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# 科普文章：Spark SQL数据抽样
在数据处理和分析中，数据抽样是一项非常重要的技术。当我们面对大规模数据时，往往无法将整个数据集加载到内存中进行分析。因此，我们需要对数据进行抽样，从而获得对整体数据分布的了解，并在一定程度上代表整个数据集。在Spark SQL中，我们可以很方便地对数据进行抽样分析。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是指从一个数据集合中选择一部分数据以便对整体数据进行
原创
2024-05-14 05:20:26
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# MySQL数据库数据抽样
数据抽样在数据分析和数据库管理中是一个重要的概念。通过对大量数据进行抽样，可以有效地节省时间和资源，同时还能保留数据的主要特征。本篇文章将介绍MySQL中数据抽样的基本概念、方法，以及相关的代码示例。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是从一个数据集中选择一个子集的过程，目的是通过分析小部分数据来推断整体数据的特性。抽样可以使数据分析更加高效，尤其是在面对大规模数
原创
2024-08-21 09:00:09
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写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
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2024-01-03 07:12:27
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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抽样是研究的一个重要组成部分，它使研究人员不必检查每一个单独的因素就能得出关于数据总体的结论。每种抽样技术都有其优点和缺点，因此在选择最合适的方法之前，必须仔细考虑他们的研究目标、可用资源和数据特征。作者：Everton Gomede。
原创
2024-05-04 00:45:41
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学习目标目标知道总体、样本、样本大小、样本数量知道样本统计量和总体统计量知道总体分布、样本分布和抽样分布知道常用的抽样方法 没文化，真可怕！我该怎么办？ 有时候数据很容易收集，例如参加健身俱乐部的人的年龄，后这一家游戏公司的销售数据。但有时候不太容易，该怎么办呢？ 是时候拿出终极武器了— 抽样1.抽样相关概念总体：是指研究对象的整个群体。 公司生产的一批糖果 样本：是从
一、论文提出的问题Sample level imbalance（采样不均衡）：训练过程中，难例对于检测性能的提高至关重要，但是训练中的随机采样，使得难例淹没在简单的、已学习过的样本中。OHEM（难例挖掘）用来从所有的样本中，将难例挖掘出来，但是这种对噪声比较敏感，另外费时。Focal loss是用来缓解一阶检测器中的样本不平衡，但是这种方法对于R-CNN这类的二阶检测器，效果不佳，因为大量的容易的
