文章后有了一定的了解，在此写下自己的感想加深理解。为什么要采用ARS抽样？因为在研究过程中变量x的分布不一定满足(a,b)的均匀分布 图1中x的分布是均匀分布，图2的x分布是不均匀分布。那么问题来了，当遇到采样点的x分布不是均匀分布我们该怎样采样？我们可以采用数学上逼近的思想：我用一个已知的并且正常的关于x的概率密度函数q(X)包裹我需要采样的这个概率密度函数p(X)。所以使用ARS进行
# 实现Python拒绝采样函数
## 一、流程概述
拒绝采样（Rejection Sampling）是一种常见的概率统计方法，用于从一个分布中采样。在Python中，我们可以通过编写函数来实现拒绝采样。下面是整个实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 生成随机样本 |
| 2 | 计算样本的概率密度函数值 |
| 3 | 生成随机数 |
| 4 | 拒
原创
2024-05-10 06:54:52
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注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。第一次接触到采样这个词的时候我感觉别扭，因为觉得不是有现成的样本数据么，直接处理后喂给模型不就行了么干嘛要多此一举呢？其实我们可以这样来理解采样：采样时前提是我们已经确定一个系统(概率分布)，但是不知道满足该分布背后的参数，然后我们根据这个概率分布从所有的样本中采样出n个样本，那么这n个样本必然也是满足这
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2024-09-10 13:02:14
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蒙特·卡罗方法(Monte Carlo method)也称统计模拟方法，通过重复随机采样模拟对象的概率与统计的问题，在物理、化学、经济学和信息技术领域均具有广泛应用。拒绝采样(reject sampling)就是针对复杂问题的一种随机采样方法。 首先举一个简单的例子介绍Monte Carlo方法的思想。假设要估计圆周率π
π
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2023-12-14 09:32:56
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如果我们要求$f(x)$的积分，可化成，\[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \]$p(x)$是x的概率分布，假设${g(x) = \frac{{f(x)}}{{p(x)}}}$，然后在$p(x)$的分布下，抽取x个样本，当n足够大时，可以采用均值来近似$f(x)$的积分，\[\int {f(x)dx} \approx \frac{{g({x_1})
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2024-01-10 15:00:14
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力扣478. 在圆内随机生成点给定圆的半径和圆心的 x、y 坐标，写一个在圆中产生均匀随机点的函数randPoint。说明:输入值和输出值都将是浮点数。圆的半径和圆心的 x、y 坐标将作为参数传递给类的构造函数。圆周上的点也认为是在圆中。randPoint返回一个包含随机点的x坐标和y坐标的大小为2的数组。示例 1：输入:["Solution","randPoint","randPoint","randPoint"][[1,0,0],[],[],[]]输出: [...
原创
2021-12-27 09:55:14
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我们所说的抽样，其实是指从一个概率分布中生成观察值（observations）的方法。而这个分布通常是由其概率密度函数（PDF）来表示的。而且， 即使在已知PDF的情况下，让计算机自动生成观测值也不是一件容易的事情。从本质上来说，计算机只能实现对均匀分布（Uniform distribution）的采样。 那如何实现计算机很好的采样数据样本呢？今天我们一起来看看实现方法。在采样问题上我们可能会面对
2018-12-09 16:40:30 一、使用Rand7()来生成Rand10() 问题描述： 问题求解： 这个问题字节跳动算法岗面试有问到类似的，有rand6，求rand8，我想了好久，最后给了一个特殊解法，就进行三次，每次取前三个数和后三个数的概率相等为1 / 2，那么最后需要得到的概率是1
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2018-12-09 18:21:00
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1、易混淆操作本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。1.1 有放回随机采样和无放回随机采样import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样1.2 lambda 函数的参数func = lambda y: x + y #
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2023-10-13 23:00:06
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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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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
# Python采样：简单实用的技巧
在数据科学和机器学习的领域，采样是一个重要的概念。采样是从一个数据集中选择一部分数据的过程，常用于将庞大的数据集简化为更小、更易于处理的样本，以提高计算效率和分析速度。本文将介绍Python中的采样方法，并提供代码示例，帮助你理解如何在实际应用中使用采样技术。
## 1. 采样的概念
采样旨在通过对数据集的子集进行研究来推断整体特征。根据不同的需求，常用
原创
2024-08-10 04:43:43
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的
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2024-05-28 15:36:13
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图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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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 Efficient Sub-Pixel Convolutional
过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，
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2023-10-18 21:34:27
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背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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