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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自助法（Bootstraping）是另一种模型验证（评估）的方法（之前已经介绍过单次验证和交叉验证：验证和交叉验证（Validation & Cross Validation））。其以自助采样法（Bootstrap Sampling）为基础，即有放回的采样或重复采样。（注：这是一种样本内抽样的方法，即将样本看作总体并从中进行抽样。） 具体做法是：在含有 m 个样本的数据集中，每次
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2023-12-29 17:44:28
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# 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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# 自助采样法的实现
自助采样法（Bootstrap Sampling）是一种重采样的方法，常用于估计统计量的分布特性。对于刚入行的小白来说，实现自助采样法的过程可以简单概括为几个步骤。下面我们将逐步说明每一步具体需要做什么，以及相关的Python代码实现。
## 整体流程
在实现自助采样法之前，我们需要明确整个流程。可以用以下表格展示各步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
自助法采样机器学习
## 1. 引言
在机器学习领域，数据采样是一个非常重要的步骤。采样的目的是从大规模数据集中选择一个较小的子集，以便更有效地进行模型训练和评估。传统的数据采样方法往往是随机选择样本，这种方法在某些情况下可能会导致结果不准确或偏差较大。为了解决这个问题，自助法采样机器学习应运而生。
自助法采样机器学习是一种基于自助法（Bootstrap）的数据采样方法，它通过有放回地从原始
原创
2023-11-25 12:41:08
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2018-04-03 12:48:00
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在信息时代，我们每天都要面对大量的数据，而如何高效地获取这些信息成为了许多人关注的焦点。在这个背景下，网页数据自动采集技术应运而生。本文将从8个方面详细介绍网页数据自动采集技术，帮助读者更好地掌握这一技术。一、什么是网页数据自动采集？网页数据自动采集是指通过计算机程序，在不需要人工干预的情况下，自动从互联网上抓取所需数据的过程。简单来说，就是通过代码自动爬取互联网上的信息，并将这些信息转化为结构化
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2023-11-26 20:11:42
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上次用Django启动了我的第一个页面具体步骤参考：初步启动DjangoDjango启动第一个页面但是页面非常简陋，所以我从网上找了个模板，下载网址：免费下载模板，解压后内部文件如下：效果图：下面开始将这个模板页面移入我们的Django:首先下载bootstrap下载地址：bootstrap下载地址，选择第二个下载：解压后效果如下：接下来对我们的Django项目进行改动找到Django项目的创建位
蓄水池采样算法问题描述分析采样问题经常会被遇到，比如：从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计。从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计。从 Google 搜索 "Ken Thompson"，从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的。这些都是很基本的采用问题。既然说到采样问题，最重要的就是做到公平，也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的。所以可以想到要想实现这样的算法，
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2023-11-24 00:38:53
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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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在这个例子中，自助法交叉验证不仅考虑了模型在不同数据子集上的表现，还通过多次自助采样进一步减少了抽样偏差，最终提供了模型泛化能力的一个更加全面和准确的评估。
原创
2024-06-26 15:55:16
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1 自助法 所谓自助法，即从初始样本重复随机替换抽样，生成一个或一系列待检验统计量的经验分布。 无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。倘若你假设均值的样本分布不是正态分布，该怎么办呢？可使用自助法。 (1) 从样本中随机选择10个观测，抽样后再放回。有些观测可能会被 ...
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2021-08-10 20:10:00
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介绍英语Bootstrap的意思是靴带，来自短语：“pull oneself up by one′s bootstrap”，18世纪德国文学家拉斯伯（Rudolf Erich Raspe）的小说《巴龙历险记（或译为终极天将）》（Adventures of Baron Munchausen) 记述道：“巴龙掉到湖里沉到湖底，在他绝望的时候，他用自己靴子上的带子把自己拉了上来。”现意指不借助别人的力量
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2023-11-26 09:09:44
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写games101作业七的时候，计算间接光照的时候需要对着色点所在的半球面进行一次均匀采样来获得其他物体到着色点的入射光的方向。但是框架中的采样函数我实在看不懂
Vector3f Material::sample(const Vector3f &wi, const Vector3f &N){
switch(m_type){
case DIFFUSE:
{
//
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2024-05-19 17:34:52
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# 机器学习模型评估：留出法、交叉验证法与自助法
在机器学习中，评估模型性能是至关重要的步骤。我们需要确保我们的模型在未见数据上的表现良好。为此，常用的评估方法有留出法、交叉验证法和自助法。本文将逐一介绍这三种方法，并提供Python代码示例。
## 留出法（Holdout Method）
留出法是最简单的模型评估方法。基本思路是将整个数据集划分为训练集和测试集。通常，70%-80%的数据用
原创
2024-10-15 04:09:43
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Bagging什么是bootstraps自助采样(bootstrap)，是有放回的从数据集中进行采样，意味着同样的一个样本可能被多次进行采样 （1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。 （2） 根据抽出的样本计算给定的统计量T。 （3） 重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。 （4） 计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计
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
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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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# 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
