【Alias Method for Sampling】原理 对于处理离散分布的随机变量的取样问题，Alias Method for Sampling 是一种很高效的方式。 在初始好之后，每次取样的复杂度为 O(1)。 、、、 【Python 代码】 运行结果： 【Reference】 1、Alias
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2018-05-27 21:28:00
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这部分介绍 sampling 方法，书上也称为 particle-based method，这是因为每一个从分布中采集到的样本可以看成是一个 particle（instantiation of r.v.），而我们的 inference 借助了 particles。比较简单的问题就是 forward sampling，比如一个 BN，如果我们希望得到联合分布下的样本，我们可以按照分解关系依照 top
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2024-04-22 09:26:45
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How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select an
论文：“On the Variance of the Adaptive Learning Rate and Beyond” by Sashank J. Reddi, Satyen Kale, and Sanjiv Kumar Code: https://github.com/boulanni/theano-nets/blob/master/nets/sgd.py。
原创
2023-04-19 17:24:16
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http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
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2023-06-29 10:10:28
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Given a stream of elements too large to store in memory, pick a random element from the stream with uniform probability. To solve the problem which n
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2019-03-20 03:22:00
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目录torch.seed()[source]torch.manual_seed(seed)[source]torch.initial_seed()[source]torch.get_rng_state()[source]torch.set_rng_state(new_state)[source]torch.default_generator Returns the defa...
原创
2021-08-12 22:30:38
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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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From: Logging Wisdom: How to LogA common reason for not logging is request heavy processes where you couldn’t
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2024-07-02 11:23:15
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谓词缺少统计信息，优化器使用OPTIMIZER_DYNAMIC_SAMPLING测试谓词选择性生成指定的执行计划。支持的采样级别如下：Level 0: Disables dynamic sampling.Level 1: Sample all tables that have not been analyzed that meet certain criteria.Level 2: Apply d
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2022-01-25 16:18:23
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1.基本采样算法（Basic Sampling Algorithms） 1.1.标准概率分布(Standard distributions) 1.2.拒绝采样(Rejection sampling) 1.3.可调节的拒绝采样(Adaptive rejection sampling) 1.4.重要采样
原创
2022-07-15 22:03:55
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This recipe explains what are the types of sampling in hive.Recipe ObjectiveIn big data scenarios , when data volume is huge, we may need to find a subset of data to speed up data analy
原创
2022-06-08 05:50:08
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1. 基本概念
统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。
2. 均值与方差
Stratified sampling
μs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(Nh−nhNh)σ2hnh
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2017-04-19 12:13:00
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1. 基本概念统计学理论中，分层抽样针对的是对一个总体（population）进行抽样的方法。尤其适用于当总体内部，子总体（subpopulations）间差异较大时。每一个 subpopulation，也称为层（stratum）。2. 均值与方差Stratified samplingμs=1N∑h=1LNhμhσ2s=∑h=1L(NhN)2(Nh−nhNh)σ2hnhL 表示层的数量，其中 N
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2017-04-19 12:13:00
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当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。 Hive支持桶表抽样和块抽样，下面分别学习。所谓桶表指的是在创建表时
原创
2023-05-17 20:23:50
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n臂bandits（n-armed bandits） n臂bandits（multi-armed bandit）是最简单的试错式学习形式。学习与动作选择都发生在同一个状态中，在该状态下有 \(n\) 个可用动作，每个动作对应不同的奖励分布。目标是通过试错的方式找出哪个动作在平均意义上能获得最多的奖励 ...
python--import statsmodels.api as sm报错: cannot import name 'factorial'解决方法1、统计处理statsmodels包2、 cannot import name 'factorial'处理2.1 确保安装cython2.2 更新 scipy2.3 更新 statsmodels2.4 检验 1、统计处理statsmodels包&nb
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2024-01-04 21:35:51
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# 实现 Python SMOTE Sampling Strategy
## 摘要
在机器学习和数据挖掘领域，不平衡数据集是常见的问题。在处理不平衡数据集时，一种常用的方法是使用过采样技术。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种流行的过采样方法之一，它通过在少数类样本之间合成新的样本来增加样本数量，从而平衡数据集。
本文将介绍
原创
2023-07-30 04:30:52
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