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离散型概率分布的抽样
离散型概率分布可通过简单的 0-1 区间上的均匀分布获得，假设某离散型概率分布 P=[p1,p2,…,pn]（∑pi=1，pi 表示状态为 i 的概率） ，则通过 ρ∼U[0,1] 区间上的均匀分布，采用如下的方式（瓜分 0-1 的区间长度）： 0≤ρ<p1 ⇒ 返回状态 1； p1≤ρ<p1+p2 ⇒ 返回状态 2； p1+p2≤ρ<p1+p2+p3 … p1+p2
概率分布
均匀分布
学习
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mob604756fef1ec
2017-04-02 17:54:00
573阅读

torch 离散数据依概率抽样
x表示概率分布，表示每一次抽取10个元素，表示不放回抽样放回抽样。
python
开发语言
概率分布
操作符
示例代码
原创
guog算法笔记
2024-09-09 16:18:57
149阅读

es 上下抽样 上抽样和下抽样
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
es 上下抽样
上采样与下采样
插值
缩放
采样率
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imking
2024-05-25 11:57:04
117阅读

python中拉丁超立方设置参数离散分布 拉丁超立方抽样
?1 概述模拟负荷不确定性是电力系统规划和运行中的重要问题之一。拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）是一种常用的统计方法，用于生成具有一定分布特征的随机样本，可以用于模拟负荷不确定性。本文通过对LHS方法的应用，研究模拟负荷不确定性的场景生成和缩减问题。首先，我们利用LHS方法生成具有一定分布特征的负荷随机样本。具体来说，我们可以根据历史负荷数据的统计特征（
matlab
开发语言
参考文献
数据
系数矩阵
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勇往直前的巨人
2024-08-13 15:41:23
168阅读

python：抽样和抽样方法
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
机器学习
python
人工智能
大数据
算法
原创
黑马程序员
2023-01-12 11:12:58
564阅读

presto 抽样函数 with replacement抽样
遇到的问题 在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况： 有序取 TopN 无序取 N 先来讨论无序取N的情况： sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
数据
随机数生成器
数据项
其他
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mob64ca13ff9303
2024-05-16 00:00:44
273阅读

pythonbootstrap抽样 python 抽样函数
###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构 定义基础函数:产生方波,时频转化 定义功能函数:show_sin 定义功能函数:show_rec 定义功能函数:show_trg
pythonbootstrap抽样
python
程序结构
python实现
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卫斯理
2023-08-08 21:06:24
87阅读

机器学习重抽样 重复抽样的抽样分布
本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
机器学习重抽样
ci
i++
FileStream
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AI独步天下
2024-07-29 19:24:59
43阅读

分组抽样mysql 分组抽样和系统抽样
1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
分组抽样mysql
数据
类方法
基本方法
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技术领航员
2024-08-14 19:00:47
48阅读

重复抽样与非重复抽样
抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
标准差
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mob604756f5c18e
2016-09-10 22:55:00
423阅读
2评论

概率抽样与非概率抽样
概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
群组
其他
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mob604756f19185
2021-11-01 08:06:00
614阅读
2评论

python bootstrap抽样 python sample 抽样
一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
python bootstrap抽样
python
抽样
数据
数据集
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月光倾城美
2023-08-30 08:18:55
209阅读

bootstrap python 抽样 bootstrap抽样次数
学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
bootstrap python 抽样
正态分布
Bootstrap
中心极限定理
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mob64ca14133dc6
2023-08-18 13:48:34
582阅读

python抽样方法 python sample 抽样
1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np import random data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt') data_sample=random.sample(data.tolist(
python抽样方法
python
数据
分割线
样本区间
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技术领航员
2023-08-09 17:42:29
226阅读

python 抽样 个数 python抽样函数
不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集 train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0) #测试集 test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
python 抽样 个数
人工智能
数据分析
数据集
数据
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代码探险家
2023-06-01 16:29:56
156阅读

Python 列表抽样 python sample 抽样
抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
Python 列表抽样
抽样
不平衡数据
过采样
下采样
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我是数据分析师
2023-08-17 21:42:01
285阅读

分层抽样抽样个数固定 python 分层抽样算法
一、基本了解（一）分层抽样与分层随机抽样1、分层抽样在抽样前，将总体划分成L个互不重复的子总体（层），每个子总体独立地进行抽样。2、分层随机抽样如果每层都是按照简单随机抽样进行抽取，则是分层随机抽样。大多数情况下都是分层随机抽样。3、分层抽样的优点①因为分层抽样估计量的方差只与层内方差有关，与层间方差无关，因此分层抽样估计精度高，抽样效率高；②不仅能对总体指标进行推算，还能对各层指标进行推算；③层
分层抽样抽样个数固定 python
经验分享
方差
样本均值
无偏估计
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数据小香
3月前
124阅读

理论分布和抽样分布------（一）事件、概率和随机变量（离散、连续）
抽样分布：从间断性变数总体的理论分布（二项分布和泊松分布）和连续性变数总体的理论分布中抽出的样本统计数的分布，即抽样分布。一、事件和事件发生的概率事件：在自然界中一种事物，常存在几种可能出现的情况，每一种可能出现的情况称为事件事件的概率：每一件事出现的可能性，称为该事件的概率（probability）。随机事件：某特定事件只是可能发生的几种事件中的一种，这种事件称为随机事件（ran...
方差
概率分布
取值
其他
原创
我不爱机器学习
2022-01-11 16:49:53
1006阅读

java抽样
## Java中的抽样方法及其应用 在数据处理中，经常需要对大量数据进行抽样，以便对整体数据进行推断。抽样是从一个大的数据集中选择一个子集，使得这个子集能够代表整体数据的特征。Java作为一种流行的编程语言，提供了多种抽样方法供开发者使用。 ### 简单随机抽样 简单随机抽样是最基本的抽样方法之一，其原理是从总体中随机地抽取一部分样本。Java中可以通过Random类实现简单的随机抽样。
java
Java
数据
原创
mob649e8166179a
2024-03-21 04:12:03
13阅读

Android抽样
# Android 抽样（Sampling）实现指南 在数据处理和分析领域，抽样是一种常见的方法，可以通过选择样本来推知整体数据的特征。在 Android 开发中，抽样可以用来实现高效的数据获取或展示，尤其是在处理大数据集时。本文将为您详细讲解如何在 Android 中实现抽样，步骤清晰，对每一步都提供必要的代码示例及解释。 ## 整体流程 下面是实现 Android 抽样的整体流程： |
java
android
SQL
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mob64ca12d4da72
8月前
30阅读
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