首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何更新大小为25的1000个随机样本的代码到一个大小为25的随机样本的1000个重采样

更新大小为25的1000个随机样本的代码到一个大小为25的随机样本的1000个重采样,可以按照以下步骤进行:

  1. 首先,生成一个大小为25的随机样本,可以使用编程语言中的随机数生成函数来实现。例如,在Python中可以使用random模块的sample函数来生成随机样本。
  2. 接下来,将生成的随机样本复制1000次,得到一个包含1000个大小为25的随机样本的列表。
  3. 对于每个随机样本,进行重采样。重采样是指从当前样本中有放回地随机选择一个元素,将其添加到新的样本中,重复这个过程直到新的样本达到指定的大小。可以使用编程语言中的随机数生成函数来实现重采样。例如,在Python中可以使用random模块的choices函数来实现。
  4. 重复步骤3,直到对所有1000个随机样本都进行了重采样。

以下是一个Python示例代码:

代码语言:txt
复制
import random

# 生成大小为25的随机样本
random_sample = random.sample(range(1000), 25)

# 生成包含1000个大小为25的随机样本的列表
random_samples = [random_sample] * 1000

# 对每个随机样本进行重采样
resampled_samples = []
for sample in random_samples:
    resampled_sample = random.choices(sample, k=25)
    resampled_samples.append(resampled_sample)

这样,你就可以得到一个包含1000个大小为25的随机样本的重采样结果。

相关搜索:如何从给定分布中模拟大小为n的m个随机样本?在Python中生成100个大小为30的随机样本如何在代码中为元素设置更大的大小给定一个大小为nxm的矩阵,我们如何计算大小为(L)的所有可能的方阵的和?如何将django模型中的数据更新为视图中的标题大小写?如何呈现具有14个大小相等的列和一个大小为前面相等列大小30%的列的WPF网格如何将大小为1的numpy数组插入到一个空numpy数组中?如何将TextBlock的字体大小设置为另一个字体大小属性的比率?我的代码抛出了一个TypeError:只有大小为1的数组才能转换为Python标量如何抑制sprintf()警告“将1到11字节的指令写入大小为6的区域”如何在HTML/CSS中将iframe视点设置为一个屏幕的自动大小,而不是另一个屏幕的自动大小如何从TextWatcher获取文本大小为4的另一个类中的回调当我运行Valgrind时,我在我的代码上得到了一个无效写入大小为8的错误如何从一个大小为100的Iterator<String>每次迭代10个元素如何将一个大小为2x2的向量扩展为2x2x1的虚拟维度?如果一个已声明的大小为n的数组被部分填充,我如何才能找到它的元素数?给定一个现有的分布,我如何使用X的标准差来绘制大小为N的样本?如何让我的程序检查一个单词是否为回文,而不考虑用户输入的大小写如何在安卓清单文件或任何其他方式中为一个安卓活动设置不同的-2\f25 configChanges -2\f6如何修复错误:下标`AMr1.orig`是一个矩阵,数据`x.imp[,-possibleFactors][AMr1.orig]`的大小必须为1
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

计算与推断思维 十一、估计

这导致了一个推断问题:如何根据随机样本数据,对未知参数做出正确结论?我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本统计量可能是总体中未知参数合理估计。...用某种方式,我们必须得到另一个随机样本,而不从总体中抽样。 自举法:从样本中采样 我们所做是,从样本中随机抽样。 我们知道了,大型随机样本可能类似于用于抽取总体。...通过一次又一次采样,我们得到许多这样估计,因此有了估计经验分布。...你可以用一个不同值代替 95%,只要它不是 100。假设你用 80% 代替了 95%,并保持样本大小 500。...以大型随机样本开始。如果你不这样做,该方法可能无法正常工作。它成功基于大型随机样本(因此也从样本中采样)。平均定律说,如果随机样本很大,这很可能是真的。

1K20

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

p=24103 此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。..._切片_采样是一种算法,用于从具有任意密度函数分布中进行抽样,已知项最多只有一个比例常数 - 而这正是从归一化常数未知复杂后验分布中抽样所需要。...此示例说明如何使用切片抽样器作为里程测试逻辑回归模型贝叶斯分析一部分,包括从模型参数后验分布生成随机样本、分析抽样器输出,以及对模型参数进行推断。第一步是生成随机样本。  ...sliesmle(inial,nsapes,'pdf'); 采样器输出分析 从切片采样获取随机样本后,很重要一点是研究诸如收敛和混合之类问题,以确定将样本视为是来自目标后验分布一组随机实现是否合理...kdeiy(rae(:2)) 您还可以计算描述性统计量,例如随机样本后验均值或百分位数。为了确定样本大小是否足以实现所需精度,将所需轨迹统计量作为样本数函数来进行查看会很有帮助。

30100
  • 2021-08-25:给定数组father大小N,表示一共有N个节点,father = j 表示点i父亲是点j, fa

    2021-08-25:给定数组father大小N,表示一共有N个节点,father[i] = j 表示点i父亲是点j, father表示树一定是一棵树而不是森林,queries是二维数组,大小M...*2,每一个长度2数组都表示一条查询,[4,9], 表示想查询4和9之间最低公共祖先…,[3,7], 表示想查询3和7之间最低公共祖先…,tree和queries里面的所有值,都一定在0~N-1...返回一个数组ans,大小M,ans[i]表示第i条查询答案。 福大大 答案2021-08-25: 树链剖分。 代码用golang编写。...代码如下: package main import "fmt" func main() { father := []int{2, 3, 3, 3, 2, 1} queries :=...b int) int { if c { return a } else { return b } } 执行结果如下: *** [左神java代码

    35030

    十分流行自举法(Bootstrapping )为什么有效

    我们项目并不总是有充足数据。通常,我们只有一个样本数据集可供使用,由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运是,我们有采样方法来充分利用我们所拥有的数据。...自举法(Bootstrapping)是一种采样技术,可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后“为什么”和“如何”很熟悉,但这篇文章旨在以一种外行介绍方式展示自举法“为什么”。...自举法快速回顾 自举法目标是基于从原始样本中获得多个数据样本,总体参数(例如总体均值 θ)创建一个估计值(例如样本均值 x̄)。...有了这个假设群体,我们可以从中抽取多个(自举)随机样本。这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上,原始样本只是真实总体中一个样本。...通过多次采样这个样本,我们得到了总体参数样本估计一个相对准确抽样分布。 当然,这有几个注意事项。例如,在从真实总体中抽样正常情况下,我们永远不会抽取与整个总体相同大小样本。

    90920

    十分流行自举法(Bootstrapping )为什么有效

    通常,我们只有一个样本数据集可供使用,由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运是,我们有采样方法来充分利用我们所拥有的数据。...自举法(Bootstrapping)是一种采样技术,可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后“为什么”和“如何”很熟悉,但这篇文章旨在以一种外行介绍方式展示自举法“为什么”。...自举法快速回顾 自举法目标是基于从原始样本中获得多个数据样本,总体参数(例如总体均值 θ)创建一个估计值(例如样本均值 x̄)。...有了这个假设群体,我们可以从中抽取多个(自举)随机样本。这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上,原始样本只是真实总体中一个样本。...通过多次采样这个样本,我们得到了总体参数样本估计一个相对准确抽样分布。 当然,这有几个注意事项。例如,在从真实总体中抽样正常情况下,我们永远不会抽取与整个总体相同大小样本。

    71030

    Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析

    该模型使用了mnist数字mnist_uint8.mat作为训练样本,作为cnn一个使用样例,每个样本特征一个28*28=向量。 网络结构: ?...一、Test_example_CNN: 1设置CNN基本参数规格,如卷积、降采样数量,卷积核大小、降采样降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn...设置各层mapsize大小, 初始化卷积层卷积核、bias 尾部单层感知机参数设置 bias统一设置0 权重设置:-1~1之间随机数/sqrt(6/(输入神经元数量+输出神经元数量)) 对于卷积核权重...批训练:计算50个随机样本梯度,求和之后一次性更新到模型权重中。...五、cnnapplygrads.m 该函数完成权重修改,更新模型功能 1更新特征抽取层权重 weight+bias 2 更新末尾单层感知机权重 weight+bias ?

    2.8K80

    Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析

    这这是之前我共享一个深度学习工具包,这是解释代码一部分,具体一些细节还还望大家根据自己能力去做,慢慢去理解。不急昂!...该模型使用了mnist数字mnist_uint8.mat作为训练样本,作为cnn一个使用样例,每个样本特征一个28*28=向量。 网络结构: ?...一、Test_example_CNN: 1设置CNN基本参数规格,如卷积、降采样数量,卷积核大小、降采样降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn...设置各层mapsize大小, 初始化卷积层卷积核、bias 尾部单层感知机参数设置 bias统一设置0 权重设置:-1~1之间随机数/sqrt(6/(输入神经元数量+输出神经元数量)) 对于卷积核权重...批训练:计算50个随机样本梯度,求和之后一次性更新到模型权重中。

    2.9K144

    原创 | 一文读懂蒙特卡洛算法

    蒙特卡洛算法(Monte Carlo algorithm)是一种基于随机采样计算方法,其基本思想是通过生成随机样本,利用统计学原理来估计数学问题解。...2.随机采样:生成随机样本,一般是均匀分布或正态分布随机数,根据采样规则,将随机数映射到问题定义域内,得到一组采样点。...3.模拟计算:将采样点代入目标函数中,得到目标函数函数值,根据函数值大小关系,统计满足条件样本数目,得到目标函数在采样区域内估计值。...下面是一个简单 Python 代码示例,演示了如何使用蒙特卡洛马尔科夫链蒙特卡洛方法实现贝叶斯推断问题。...在 MCMC 算法中,使用 Metropolis-Hastings 算法进行采样,每次从一个正态分布中采样一个参数值。

    1.2K20

    计算与推断思维 十、假设检验

    所以让我们从合格陪审员总体中随机抽取大小 1453 样本。 技术注解。准陪审员随机样本将会不放回地选中。...它有三个参数: 表名 包含比例标签 样本大小 该函数执行带放回地随机抽样,并返回一个表,该表多出了一列Random Sample,是随机样本中所出现比例。...对于每种植物,75% 几率是紫色花,25% 几率是白色花,无论其他植物颜色如何。 也就是说,原假设是孟德尔模型是好。 任何观察模型偏差都是机会变异结果。 当然,有一个相反观点。...期中成绩是 0 25 整数;0 意思是学生没来考试。...原假设:爱国者下降值就是 15 次下降值中大小 11 随机样本。 由于机会变异,均值比小马队高。 备选假设:爱国者下降值太大,并不仅仅是机会变异结果。

    54610

    动手学深度学习(十) NLP 语言模型与数据集

    语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度 序列 ,语言模型目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列概率: 本节我们介绍基于统计语言模型,主要是 元语法( -gram...设训练数据集一个大型文本语料库,如维基百科所有条目,词概率可以通过该词在训练数据集中相对词频来计算,例如, 概率可以计算: 其中 语料库中以 作为第一个文本数量, 语料库中文本总数量...类似的,给定 情况下, 条件概率可以计算: 其中 语料库中以 作为第一个词, 作为第二个词文本数量。 n元语法 序列长度增加,计算和存储多个词共同出现概率复杂度会呈指数级增加。...我们有两种方式对时序数据进行采样,分别是随机采样和相邻采样。 随机采样 下面的代码每次从数据里随机采样一个小批量。...连续整数作为一个人工序列,设批量大小和时间步数分别为2和6,打印随机采样每次读取小批量样本输入X和标签Y。

    48520

    每个数据科学家都需要知道5种采样算法

    简单随机抽样 假设您要选择总体中一个子集,其中子集每个成员都有被选择相同概率。 下面我们从数据集中选择100个采样点。...我们可以选择在整个人口中获得大小60随机样本,但是有可能该随机样本在这些城镇之间均衡程度不高,因此存在偏差,导致估计时出现重大误差。...创建一种算法,从该流中随机选择一个项目,以使每个项目均被选择可能性相同。 我们该怎么做? 让我们假设我们必须从无限流中采样5个对象,以使每个元素具有相等被选择概率。...因此,每个项目都具有相同被选择概率:2/3或通常 k / n。 随机欠采样和过采样 ? 我们经常遇到不平衡数据集。 处理高度不平衡数据集一种广泛采用技术称为重采样。...采样是数据科学中一个重要主题,我们实际上并没有如我们所愿地谈论它。 好抽样策略有时可以使整个项目向前发展。错误采样策略可能会给我们错误结果。因此,在选择抽样策略时应格外小心。

    67620

    计算与推断思维 十二、为什么均值重要

    如果随机样本性质是真的,不管总体如何,它都能成为一个有力推理工具,因为我们通常不清楚总体中数据。大型随机样本均值分布属于这类性质。这就是随机抽样方法广泛用于数据科学原因。...为什么随机样本经验分布出现钟形? 我们如何有效地使用抽样方法进行推理?...如果我们增加样本量,这个分布如何变化? 让我们再次运行代码,样本量 800 ,并将模拟结果收集在同一个表中,我们在里面收集了样本量 200 模拟结果。...用于样本均值中心极限定律 如果从总体中带放回地抽取大型随机样本,那么不管总体分布情况如何,样本均值概率分布大致是正态,以总体均值中心,标准等于总体标准差除以样本量平方根。...平方根法则 从标准差比较表中可以看出,25 次航班延误随机样本均值标准差约为 8 分钟。 如果你将样本量乘以 4,你将得到大小 100 样本。所有这些样本均值标准差约为 4 分钟。

    1.1K20

    数据科学 IPython 笔记本 六、SciPy 统计推断

    当然,在现实生活中,我们从未观察真实总体分布。我们通常需要使用随机样本。 我将使用rvs从总体分布中生成随机样本。请注意,这些是完全随机,完全有代表性样品,没有测量误差!...差异大小取决于度量单位,因此很难在不同研究中进行比较。 有许多方法可以量化分布之间差异。 一个简单选择是将差异表示平均值百分比。 # 练习:均值相对差异,表示成百分比是什么?...一种简单而流行方法是“采样”,这意味着我们将样本本身用作总体分布模型并从中抽取样本。 在继续之前,我想收集第一部分中一些代码并将其组织一个类。 此类表示用于计算采样分布框架。...: female_sample = female_weight.rvs(100) male_sample = male_weight.rvs(100) 平均值差应为 17 千克左右,但从一个随机样本一个会有所不同...Cohen d等统计量是其他统计数据比率,相对难以分析。 但是通过计算方法,所有样本统计量都同样“容易”。 关于词汇一个注解:我在这里称之为“采样东西,是一种称为“自举”特定采样

    81130

    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    简单随机样本:满足以下两个条件随机样本称为容量是的简单随机样本: 代表性:每个与同分布 独立性:是相互独立随机变量。 样本是具有两性,即当在一次具体地抽样后它是一组确定数值。...样本方差 设是总体一个简单随机样本样本均值,称 样本方差。通常用样本方差来估计总体分布方差和对有关总体分布均值或方差假设作检验。...4. k阶样本中心矩 设是总体一个简单随机样本样本均值,称 样本阶中心矩,通常用样本阶中心矩来估计总体分布阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...下面我们再看看如何根据IQR去掉异常值:异常值可以截尾, 也可以直接去掉: """这里包装了一个异常值处理代码,可以随便调用""" def outliers_proc(data, col_name,...当然下面的代码直接删除掉异常值, 接收一个DataFrame, 然后判断有几列都出现异常时候才删除这个样本。

    2.2K20

    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

    声纳数据例子 在这里,我们加载数据: str(Snr[, 1:10]) 将数据分层随机样本创建训练集和测试集: iTraing <- creaDaaPatiion(Cls, p = .75, list...默认情况下,如果 p 是调整参数数量,则网格大小 3^p。再举一个例子,正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda),这两个参数都介于 0 和 1 之间。...要在采样过程中获得预测类概率,参数 classProbs in trainControl 必须设置 TRUE。这将概率列合并到每个采样生成预测中(每个类有一列,列名是类名)。...                 mtric = "ROC") 在这种情况下,与最佳调整参数相关 ROC 曲线下平均面积在 100 次采样 0.922。...可以使用其他选择模型方案。Breiman et al (1984)") 简单基于树模型建议了“一个标准错误规则”。在这种情况下,识别出具有最佳性能值模型,并使用采样来估计性能标准误差。

    71600

    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

    声纳数据例子 在这里,我们加载数据: str(Snr\[, 1:10\]) 将数据分层随机样本创建训练集和测试集: iTraing <- creaDaaPatiion(Cls, p = .75,...默认情况下,如果 p 是调整参数数量,则网格大小 _3^p_。再举一个例子,正则化判别分析 (RDA) 模型有两个参数 (gamma 和 lambda),这两个参数都介于 0 和 1 之间。...要在采样过程中获得预测类概率,参数 classProbs in trainControl 必须设置 TRUE。这将概率列合并到每个采样生成预测中(每个类有一列,列名是类名)。...mtric = "ROC") 在这种情况下,与最佳调整参数相关 ROC 曲线下平均面积在 100 次采样 0.922。...可以使用其他选择模型方案。 Breiman et al (1984)") 简单基于树模型建议了“一个标准错误规则”。在这种情况下,识别出具有最佳性能值模型,并使用采样来估计性能标准误差。

    1.7K20

    收藏 | 机器学习中需要了解 5 种采样方法

    我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小样本,但在这些城镇中,随机样本可能不太平衡,因此会产生偏差,导致估计误差很大。...相反,如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本,那么我们可以在总样本大小相同情况下,产生较小估计误差。...当涉及数学问题时,从一个小问题开始思考总是有帮助。 所以,让我们考虑一个只有 3 个项目的流,我们必须保留其中 2 个。 当我们看到第一个项目,我们把它放在清单上,因为我们水塘有空间。...这个概率是: 2/3*1/2 = 1/3 因此,选择项目 1 概率: 1–1/3=2/3 我们可以对第二个项目使用完全相同参数,并且可以将其扩展多个项目。...因此,每个项目被选中概率相同:2/3 或者用一般公式表示 K/N 随机欠采样和过采样 我们经常会遇到不平衡数据集。 一种广泛采用处理高度不平衡数据集技术称为重采样

    51810

    计算与推断思维 九、经验分布

    将我们分析代码打包成一个函数是有帮助。 函数empirical_hist_delay以样本量参数,绘制结果经验直方图。...提醒一下,这里是所有美联航航班延误直方图,以及这些航班大小 1000 随机样本经验直方图。...你可以用任何其他样本量来替换 1000 样本量,并将样本中位数替换为其他统计量。 第一步:生成一个统计量。 抽取大小 1000 随机样本,并计算样本中位数。 注意中位数值。...由于 1000 次航班延误样本可能与延误总体相似,因此这些样本延误中位数应接近总体延误中位数,也就不足奇了。 这是一个例子,统计量如何较好估计参数。...模拟威力 如果我们能够生成所有可能大小 1000 随机样本,我们就可以知道所有可能统计量(样本中位数),以及所有这些值概率。我们可以在统计量概率直方图中可视化所有值和概率。

    70410

    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    简单随机样本:满足以下两个条件随机样本称为容量是的简单随机样本: 代表性:每个与同分布 独立性:是相互独立随机变量。 样本是具有两性,即当在一次具体地抽样后它是一组确定数值。...样本方差 设是总体一个简单随机样本样本均值,称 样本方差。通常用样本方差来估计总体分布方差和对有关总体分布均值或方差假设作检验。...4. k阶样本中心矩 设是总体一个简单随机样本样本均值,称 样本阶中心矩,通常用样本阶中心矩来估计总体分布阶中心矩。 5. 顺序统计量 ?...下面我们再看看如何根据IQR去掉异常值:异常值可以截尾, 也可以直接去掉: """这里包装了一个异常值处理代码,可以随便调用""" def outliers_proc(data, col_name,...当然下面的代码直接删除掉异常值, 接收一个DataFrame, 然后判断有几列都出现异常时候才删除这个样本。

    1.7K20
    领券