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})
# 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
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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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
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
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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降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布
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2022-09-27 11:13:33
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一、题目二、思路这题要用到一个奇怪的知识：已知 rand_N() 可以等概率的生成[1, N]范围的随机数那么：(rand_X()
原创
2022-07-14 10:04:45
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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20210114def dataset_split(data):
# 数据拆分 第二步
try:
# data = shuffle(data)
# train = data.iloc[0:int(data.shape[0] * 0.7), :]
# test= data.iloc[int(data.shape[0] * 0.7):,
随机采样 采样是根据某种分布去生成一些数据点。最基本的假设是认为我们可以获得服从均匀分布的随机数，再根据均匀分布生成复杂分布的采样。对于离散分布的采样，可以把概率分布向量看作一个区间段，然后判断u落在哪个区间段内。对于比较复杂的分布比如正态分布我们可以通过Box-Muller算法，实现对高斯分布的采
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2018-10-26 20:24:00
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缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显
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2017-11-13 19:46:00
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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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1. 为什么类别不平衡会影响模型输出？大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1]，当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例，反之为反例。在数据的类别不平衡时，采用默认的分类阈值可能会导致输出全部为反例，产生虚假的高准确度，导致分类失败。因此很多答主提到了几点：1. 可以选择调整阈值，使得模型对于较少的类别更为敏感 2. 选择合适的评估标准，比如ROC或者F1，而不是
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2023-11-03 09:10:35
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过采样和欠采样是处理不平衡数据集的两种常用技术，主要用于机器学习和数据挖掘中。
什么时候开始有了为自己而工作的想法，什么开始尝试放弃在网络上投简历。2021，新的一轮工作季的开始，你投了太多的简历，太多的邮件，太多的尝试，而到头来收获的却是从拒绝到拒绝。一天的开始，不停的得到了被拒的消息，通常都是第一轮就被拒了。总想要写点什么，纪念成长的经历还是被打击后的坚强？对面试步骤不是非常清楚的话，可以参考：2021 疫情期间美国公司技术岗的面试流程文章中的内容。物流传感数据公司一般都不会将公司的具体名字写上来，一是怕最后引起不必要的麻烦，只是在这里对...
原创
2021-08-11 09:16:40
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