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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# 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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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
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
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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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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系列目录：信号处理领域中有一个基本的定理——采样定理。这个定理在最早提出时还顺便提供了一个副产品：Whittaker—Shannon插值公式，本篇文章作者将以循序渐进的方式推导出采样定理。1、采样定理设一个函数f(t)的Fourier变换 满足如下条件：当 或者是 时 恒等于零我们可以通过对 做Fourier逆变换的方式来得到原来的f(t)：应用上面我们对频域 的限制，我们可以安全地把积分上
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2024-05-24 15:54:12
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# 重采样技术在数据处理中的应用
在数据分析和机器学习中，重采样（Resampling）是一项重要的技术，它用于提高数据集的代表性、平衡数据分布，或者在模型评估中提供更可靠的结果。本文将介绍重采样的基本概念，常见的重采样方法，并通过Python示例代码进行演示。
## 什么是重采样
重采样是指在已有的数据集中进行样本选择，常用于以下几种情况：
1. **提高样本量**：在样本量不足的情况下
DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
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2023-11-02 14:21:17
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# 实现“下采样python代码”
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“下采样python代码”。下采样是一种信号处理中常用的方法，用于减少采样率以降低数据量，同时保持数据的主要特征。在本文中，我将向你展示实现下采样的流程，并解释每个步骤需要做什么以及使用的相关代码。
## 2. 实现流程
下面是实现“下采样python代码”的流程，可以使用表格展示步骤：
``
原创
2024-03-01 03:26:27
265阅读
# 自助采样：一种常用的数据采样方法
自助采样（bootstrap sampling）是一种常用的数据采样方法，它可以用于解决统计学中的一些问题。本篇文章将介绍自助采样的原理、使用场景和具体的实现方式。同时，我们还会提供一些Python代码示例来帮助读者更好地理解和应用自助采样。
## 自助采样的原理和用途
自助采样是一种基于重复采样的方法，它的基本原理是从原始数据集中有放回地随机抽取样本，
原创
2023-08-13 18:19:52
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# 逆采样的Python代码实现
## 1. 简介
逆采样是一种常见的机器学习技术，用于处理类别不平衡的数据集。在某些情况下，我们可能会遇到一些类别的样本数量远远大于其他类别的情况，这会导致模型在训练时对于数量较少的类别的预测效果较差。逆采样技术通过减少数量较多的类别样本的数量或者增加数量较少的类别样本的数量，来平衡数据集，从而提高模型的预测能力。
在本文中，我将向你介绍逆采样的实现过程，并
原创
2023-08-12 09:48:25
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# 概率采样（Prob Sampling）在Python中的应用
概率采样是一种从总体中随机选择样本的技术，确保每个个体被选择的机会是已知的，通常是相等的。概率采样在许多应用领域都有着广泛的应用，包括统计学、机器学习和市场研究等。今天，我们将深入探讨概率采样的原理，并通过Python代码示例来进行更详细的说明。
## 概率采样的基本概念
概率采样的基本原理是根据每个个体被选择的概率来选择样本
interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spati
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2023-08-28 15:06:22
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文章目录参考资料1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算法1.2 概率路图算法(Probabilistic Road Map, PRM)1.3 PRM算法的优缺点1.4 PRM算法伪代码2. python代码实现 参考资料路径规划 | 随机采样算法Probabilistic Roadmaps (PRM)Probabilistic roadmap1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算
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2024-08-11 07:27:05
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作者 | 萝卜 本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分： 原理介绍Python实战原理介绍 与其花大量的时间对建好的模型进行各种
图像的降采样与升采样（二维插值）1、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点，使其构成k分。二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值
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2023-09-08 07:08:20
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