Intro to NumPy1在上一篇推文中我们讲过，NumPy是Python中的一个科学计算库，也可以说是一个功能强大的软件包。主要是因为NumPy可以对各种数学函数进行计算，比如它可以轻松执行线性代数的计算等。(以下我们用“np”表示NumPy) 最简单来说，我们可以使用NumPy去计算我们投资组合(portfolio)中的平均回报(mean return)。那么假设我们有个list
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2023-10-26 22:13:28
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## Hive 实现加权采样
### 概述
在 Hive 中实现加权采样可以帮助我们快速地从大规模数据集中获取一部分数据进行分析，而且还能够按照我们设定的权重来抽取数据，更加符合实际需求。接下来我将向你介绍如何在 Hive 中实现加权采样。
### 流程图
```mermaid
journey
title 加权采样流程
Start --> 数据准备
数据准备 -->
原创
2024-06-21 06:25:57
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Hive那些事儿之九-Hive实现数据抽样的三种方法在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：数据块抽样（tablesample()函数） 1） table
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2023-08-28 09:46:41
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数据增强是在有限数据集上进行人工扩张产生更多等价的数据。它能有效弥补现有训练数据的不足，防止模型出现过拟合现象，增强模型的泛化能力。 数据增强和其防止过拟合的方法的区别: 1. dropout，正则化等等方法限制了模型参数分布，用于减少过拟合。改变了模型结构或者模型空间，降低模型复杂度。 2. 数据增强没有降低网络的复杂度，也不增加计算复杂度和调参工程量，是隐式的规整化方法。实际应用中更有意义，数
一、应用场景 在基于用户兴趣召回物品时，每个用户都有兴趣标签，有时候可能兴趣标签非常多，每一个标签都有计算出来的权重，从高到底进行排序。在进行推荐的时候，我们到底基于哪些兴趣标签进行推荐呢，只选取topN的吗，还是全部？如果只选取topN的，那每次推荐结果都比较相似，而且权重低的兴趣标签似乎得不到推荐；如果按照全部标签进行推荐，可能计算量会非常大。 这个时候可以加权采样方式筛选用户的兴趣标签，
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2022-09-11 20:08:58
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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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# Python 实现指数加权
在数据分析和时间序列分析中，指数加权（Exponential Weighting）是一种常用的方法。它的最大特点是：在对时间序列数据进行平滑的同时，能更好地捕捉到最新数据的重要性。与简单的移动平均不同，指数加权的计算方式会给近期的数据赋予更大的权重，而早期的数据所占的权重则会逐渐减小。
## 什么是指数加权
指数加权是为了给不同时间点的数据分配不同的权重，通常
原创
2024-10-15 06:22:32
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# Python实现加权平均
## 介绍
加权平均是一种常见的统计方法，用于计算一组数据的平均值。与简单平均不同的是，加权平均给每个数据点分配一个权重，根据权重的大小来决定其在整体平均值中的贡献程度。在Python中，我们可以使用不同的方法来实现加权平均，本文将介绍一种常见的实现方式。
## 加权平均的计算公式
加权平均的计算公式如下所示：
```
weighted_average = sum
原创
2024-01-03 13:16:42
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图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样。数字化幅度值称为量化，数字化坐标值称为采样。本文主要讲解图像量化和采样处理的概念，并通过Python和OpenCV实现这些功能。一.图像量化处理1.概述所谓量化（Quantization），就是将图像
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2024-02-05 21:10:48
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# 用MCMC采样方法实现Python
## 简介
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）是一种在概率统计领域中常用的方法，用于对概率分布进行采样。在机器学习、贝叶斯统计等领域中，MCMC方法被广泛应用于参数估计、模型选择等问题中。
本文将介绍如何用Python实现MCMC采样，并通过一个简单的例子演示其应用。
## MCMC采样原理
MCMC采样的核心思想是构建一
原创
2024-03-11 04:35:53
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# 移动加权回归（Locally Weighted Regression）详解
在数据分析和建模的过程中，我们经常需要进行回归分析，以便预测或解释变量之间的关系。传统的线性回归假设数据是线性且全局的，但在许多真实场景中，这种假设并不成立。这时，移动加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）就显得尤为重要。本文将详细介绍这一方法，并提供相应的Python实现示例。
原创
2024-10-22 06:59:59
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1. 指数加权平均 指数加权平均是深度学习众多优化算法的理论基础，包括Momentum、RMSprop、Adam等，在介绍这些优化算法前，有必要对指数加权平均(exponentially weighted averages)做一个简单的介绍，以期对后续的优化算法的原理有所知晓。 &
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2024-01-26 09:46:57
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# Python实现指数加权平均
在现代数据分析和机器学习领域中，对数据进行平均处理是一项常见的操作。其中，指数加权平均是一种常用的加权平均方法，它赋予了最近观测到的数据更高的权重，从而更好地反映了数据的变化趋势。在本文中，我们将介绍指数加权平均的概念，并使用Python来实现它。
## 指数加权平均的概念
指数加权平均是一种动态加权平均方法，它对不同时刻的数据赋予不同的权重。在指数加权平均
原创
2024-03-27 03:14:25
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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 ，而分布在音频频带之内
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2023-11-14 09:51:19
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首先，谈谈不平衡数据集。不平衡数据集指的是训练数据中不同类别的样本数量差别较大的情况。在这种情况下，模型容易出现偏差，导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性，除此之外也有一些数据增强的方法。上采样（Oversampling）和下采样（Undersampling）都是数据预处理技术，用于处理不平衡数据集的问题。上采样：增加数量较少的类
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2023-09-03 13:12:23
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线性和EWMA指数加权移动平均模型模型应用场景： 对历史测量值赋权重，对现在t时刻的数值做估计。1 移动平均移动平均是是技术分析其中一种分析时间序列数据的工具移动平均可抚平短期波动，将长线趋势或周期显现出来。数学上，移动平均可视为一种卷积。(1)简单移动平均简单移动平均（Simple moving average, SMA）是之前n个数值的未作加权算术平均。例如，收市价的10日简单移动平均指之前
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2023-11-21 10:30:38
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文章目录一、简介1.1 预测问题1.2 平滑问题二、算法讲解2.1 算法思想2.2 参数讲解2.3 权值函数2.4 回归迭代2.5 间隔回归，中间插值2.6 其他参数三、实验效果3.1 效果3.2 效率3.3 效果对比 一、简介1.1 预测问题对于预测问题，回归中最简单的线性回归，是以线性的方法拟合出数据的趋势。但是对于有周期性，波动性的数据，并不能简单以线性的方式拟合，否则模型会偏差较大，而局
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2024-02-29 13:31:03
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# 如何用Python实现图片降采样
降采样是图像处理中的一项基本技术，旨在减少图像的像素数量，以便降低图像的大小、提高处理效率或优化算法性能。在这篇文章中，我们将逐步了解如何使用Python实现图片的降采样。
## 流程概述
以下是实现图片降采样的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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在数据分析和模型评估中，bootstrap样本采样是一种非常流行且有效的统计方法。通过重复从原始数据集中抽取样本，bootstrap方法可以帮助我们评估统计量的分布，进而进行不确定性分析、置信区间估计等。本文将讲解如何在Python中实现bootstrap样本采样的具体过程。
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flowchart TD
A[准备原始数据集] --> B{选择采样次数}
B -
前言 本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案，同时给出一个使用TCPROS进行图像传输的一个例子，使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin，这个插件使得Qt“新建项目”和“新建文件”选项中出现ROS的相关选项，让我们可以直
