离散分布的随机变量的取样问题Question:随机播放音乐（随机数相关，带权重） 假设张三的mp3里有1000首歌，现在希望设计一种随机算法来随机播放。与普通随机模式不同的是，张三希望每首歌被随机到的改了吧是与一首歌的豆瓣评分（0~10分）成正比的，如item0评分为8.9分，item1评分为9.5分，则希望听item0的概率与item1的概率比
random_sampler 聚合是一个单桶聚合，它在聚合结果中随机包含文档。 采样以准确性为代价提供了显着的速度改进。抽样是通过在分片中提供整个文档集的随机子集来完成的。 如果在搜索请求中提供了过滤器查询，则该过滤器将应用于采样子集。 因此，如果过滤器是有限制性的，则可能只有很少的文档匹配； 因此，统计数据可能不那么准确。警告：此功能处于技术预览阶段，可能会在未来版本中更改或删除。 Elasti
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2024-04-29 22:19:18
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不平衡数据采样方法整理在实际的分类问题中，数据集的分布经常是不均衡的。虽然不均衡的数据在分类时常常能得到较高的分类准确率，但对于某些情况而言，准确率的意义并不大，并不能提供任何有用的信息。 从数据层面上而言，对于不平衡数据主要通过重采样的方法对数据集进行平衡。重采样方法是通过增加小众训练样本数的上采样和减少大众样本数的下采样使不平衡样本分布变平衡，从而提高分类器对小众的识别率。1.上采样（1）朴素
【压缩感知合集1】（背景知识）香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析【压缩感知合集2】（背景知识）信号稀疏表示的数学推导和解释理解【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义【压缩感知合集4】（背景知识）理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析，以及采样效果比较主要目标研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱，以及一些关联说明环境假设参数如下：采样信号的时域总共点数：1024针对所
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2024-01-28 00:12:28
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不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理，均是基于imbalanced-learn的实现：1、朴素随机采样随
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2023-11-08 21:06:23
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本实验代码参照了网上的相关代码，并进行了大量的修改和补充。注释版代码我会放在文后。一、实验目的（1）了解确定信号的采样与平稳随机信号的采样之间的关系，掌握信号的采样定理及其应用；（2）掌握随机信号的均值、方差、自相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度的特性；（3）掌握随机信号的分析方法；（4）熟悉常用的信号处理仿真软件平台：MATLAB或C/C++。二、实验内容（一）实验原理确定信号的采样符合香农定
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2024-07-01 05:07:54
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PS:由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想和常用采样方法（sampling），该博文是网上找到的解释得最通俗的。其实学校各种带数学公式的
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2024-03-06 23:06:15
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import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
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2018-12-14 09:16:00
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1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出
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2020-06-05 14:22:00
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# 如何实现Java随机采样
## 简介
在Java编程中，随机采样是一个常见的需求，尤其是在数据处理和算法实现中。本文将教你如何实现Java中的随机采样，让你能够随机获取数据集中的一部分元素。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Java随机采样示例流程图
section 完整流程
定义需求: 2022-01-01, 1d
编写代码:
原创
2024-07-04 05:46:09
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## 实现 Hive 随机采样的流程
为了实现 Hive 随机采样，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 创建一个临时表，用于存储采样结果 |
| 2. | 计算原始表的总记录数 |
| 3. | 计算采样所需的记录数 |
| 4. | 使用 Hive 自带的 UDF 进行随机采样 |
| 5. | 将采样结果
原创
2023-07-26 23:05:41
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本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：)背景随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆
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2024-07-02 22:52:03
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问题：从 1到n个数中随机选出m个不同的数。（编程珠玑12章）第一种算法，从r个剩余的整数中选出s个，以概率s/r选择下一个数1 initialize set S to empty
2 Size:=0
3 while Size<m do
4 T:=RandInt(1,N)
5 if T is not in S then
6 insert T in
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2024-02-15 14:39:48
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EDK实用实例之LED目的： 初学EDK，发现对于高版本的ISE软件，几乎没有比较好的中文教程，对于使用EDK来创建工程和试验整个流程有很大的难度，特此写下我自己的实验流程，以供像我一样想学习EDK的更多的朋友能更好的入门。实验环境： 软件：Xilinx ISE Design Suite 12.4板卡：Xilinx SP601开发板实验内容： 使用Xilinx Pla
在这一周，我主要是通过观看了吴恩达教授的机器学习，以及B站up主小土堆讲解的PyTorch，以下是我在这一周的学习笔记，继续努力，继续学习，继续进步！目录机器学习one-hot 编码连续有价值的功能回归树使用多个决策树有放回抽样随机森林XGBoost何时去使用决策树决策树以及随机森林案例无监督学习-聚类算法聚类算法- k-means无监督学习-优化目标初始化k-means选择聚类的数量PyTorc
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2024-06-07 10:54:07
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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(int or long) -- 种子>>> import torch
>>> torch.manual_seed(1)
<torch._C.Generator objec
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2024-05-30 17:19:04
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这篇文章记录一个采样器都随机地从原始的数据集中抽样数据。抽样数据采用permutation。 生成任意一个下标重排，从而利用下标来提取dataset中的数据的方法需要的库import torch使用方法这里以MNIST举例代码详解那么这里就相当于抽取了一个全排列所以就可以了。补充知识：Pytorch学习之torch----随机抽样、序列化、并行化1. torch.manual_seed(seed)
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2023-09-27 16:48:53
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# Hive 实现随机采样
在大数据领域中，随机采样是一项重要的技术，可以帮助我们从大规模数据集中快速获取样本数据进行分析和测试。Hive是Hadoop生态系统中的一部分，是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以方便地进行数据存储和查询。本文将介绍如何使用Hive实现随机采样。
## 1. 简介
在Hive中，我们可以使用`RAND()`函数生成一个随机数，然后结合`LIMIT`语句来进行
原创
2024-02-03 05:18:20
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随机欠采样（Random Under Sampling, RUS）是一种用于处理类别不平衡数据集的技术，它通过随机地去除一些多数类样本，来达到使各类别样本数量相对均衡的目的。在实际应用中，使用 Python 进行随机欠采样的工具和方法越来越多。本文将深入探讨如何在 Python 中实现随机欠采样的过程。
### 版本对比
首先，我们来看一下在 Python 中随机欠采样的不同版本。我们可以简单
写在前面：不管未来的职业方向是DBA还是架构师，数据库是特别重要的一部分，这篇文章重在将自己学到的有关MySQL数据优化方面的知识，做一次总结。一、MySQL数据库性能影响因素（一）商业需求对性能的影响不合理的需求造成资源投入产出比过低无用功能堆积使系统过度复杂，影响整体性能（二）系统架构及实现对性能的影响不适合在数据库存放的数据 二进制多媒体数据，比如图片，音频，视频等。流水队列数据超大文本数据
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2024-10-23 23:08:50
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