这看起来一定是重复的，但我找不到解决方案，可能是因为我不知道到底要搜索什么。 假设我有一个装着8个编号的弹珠的桶，10个人从桶里每人抽取1个弹珠。我如何编写一个采样过程，每个人都从桶中抽取一颗弹珠而不进行替换，直到桶为空，此时所有的弹珠都被放回桶中，采样继续进行而不进行替换？这种抽样有名字吗？例如，使用我们的10个人和8个弹珠的桶进行采样的假设结果是： pe
浏览 23提问于2020-10-05得票数 0
回答已采纳
我正在按照这个教程来实现GAN ，但是我得到了这个错误，有人能帮助我吗？fraud_wilcox = random.sample(list(temp_df[temp_df['Class']==1][feat]), k=30) raise ValueError("Sample larger than population or is
浏览 61提问于2021-06-29得票数 1
我正在尝试从一个图中随机选择n个样本。为此，我使用random.sample函数创建了一个名为X的列表，如下所示：问题是，当numPosSamples等于graph.ecount()时，我收到以下错误：任何帮助都将不胜感激。
浏览 11提问于2015-04-21得票数 4
回答已采纳
例如：我想每次取一定数量的样本(3)：在某些情况下，可能是一个<3，在这种情况下，我得到以下错误：
是否有一种方法可以使a<3比它所需的更多？例如，如果a=2和样本大小应该是3，那
浏览 2提问于2012-12-20得票数 2
回答已采纳
在使用RandomForestRegressor时，我注意到一些奇怪的事情。为了说明这个问题，这里有一个小示例。然而，即使这个值是正确的，我如何获得8.64的mse？
浏览 0提问于2020-09-16得票数 5
1回答
在特征选择之前或之后采样
、、、
我对特征选择、采样和交叉验证的顺序感到困惑，我的数据集有468行和23000列，其中269个属于I类，199个属于II类，当拆分训练和测试时，训练.Due中的数据有215个I类和159个II类，以减少样本数量我不得不对训练数据应用SMOTE过采样以减少偏差。或者我应该在这里应用采样，这会导致数据丢失，从而导致更小的样本。I)先应用过采样，然后应用特征选择技术，然后进行交叉验证:在交叉验证过程中，可能会由于过采
浏览 133提问于2020-08-12得票数 1
目标是从原始总体中对n个数据点进行采样。但原始总体具有序列相关性(将其视为时间序列数据)，并且我希望为每个选择选择相邻的三个作为一个单元。也就是说，每次都必须选择相邻的三个数据点。选择必须在没有替换的情况下完成。 它会重复选择，直到样本数据点的数量达到n。每个选择的数据点都必须是唯一的。(假设人口数据点都是唯一的。) 我怎么才能把它写成代码呢？我希望代码是快的。target_samples.add(neighbors) ret
浏览 17提问于2020-07-02得票数 0
回答已采纳
我有以下列表：list = [1,1,2,2]。在应用choices方法(rd.choices(list, 3))之后，输出是：[2, 1, 2]。
浏览 0提问于2020-01-16得票数 22
回答已采纳
次数和计数如何影响事件的数量？我认为事件的数量是独立于频率和计数的，但显然不是这样。perf实际上是做什么的？
浏览 0提问于2018-11-23得票数 8
回答已采纳
我在谷歌搜索一个解决方案时遇到了困难，我想知道是否有人能引导我找到一个解决方案。错误：
sample.int中的错误(n=1000000 L，size = num_rs *nrow(列车信息$循环)+：当‘num_rs= FALSE'时不能取大于总体的样本
浏览 3提问于2020-09-16得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用ffmpeg/libswresample在我的c++应用程序中重采样流音频。改变采样宽度效果很好，结果听起来和预期的一样；但是，当改变采样率时，结果有点不对劲。以下是我的重采样过程，为了演示起见而简化了：const uint8_t* in_samples //contains the audio dataswr_convert()返回112，我希望它返
浏览 50提问于2016-09-20得票数 1
回答已采纳
4回答
样品两张牌从甲板1000次(记住，我们不更换卡后绘图)。如何将两张面牌的比例与您计算的概率进行比较？", "K") poker_face <- sample(poker, size = 1000, replace = FALSE)
Sample.int中的错误(长度(X)、大小、替换、prob)：当“替换=假”时不能取大于总体的样本
浏览 3提问于2016-08-08得票数 1
回答已采纳
1回答
据我所知，Prosac算法是Ransac算法的一个改进版本，它根据数据点的质量对其进行采样。但是，我无法理解算法实现的细节。参考资料：
与PROSAC的匹配-渐进样本一致性
浏览 3提问于2017-10-19得票数 3
1回答
我正在尝试引导和包(引导聚合)，所以我一直在尝试进行一些实验。我试图找到某种数学上的理由--是否有一种方法可以导出或证明，为什么bootstrap估计的方差随B的增加而减小？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 1
回答已采纳
2回答
我想要随机采样k值，而不需要从Dask级数中替换，而且我不想事先计算序列的长度。如果k大于级数的长度，那么我想返回整个级数。我也尝试过，但是当k大于袋子的长度时，它会抛出一个错误：ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=1)
sample = random.sample(ds.to_bag(),
浏览 5提问于2020-07-30得票数 0
回答已采纳
我试图使用sample函数从Spark数据帧(13行)中获得一个简单的随机样本，参数为withReplacement: false，fraction: 0.6，但每次我运行它时，它都会给出不同大小的样本，尽管当我设置第三个参数(种子)时，它可以很好地工作。如何在随机数生成后获得样本？
提前感谢
浏览 1提问于2015-08-26得票数 4
回答已采纳
3回答
我刚刚使用DMwR包中包含的Smote在我的数据集中进行了过采样。newData <- SMOTE(Score ~ ., data, k=3, perc.over = 400,perc.under=150)
现在，分布是60对72。然而，当我显示'newData‘数据集时，我发现SMOTE是如何进行过采样的，并且有一些样本是重复</
浏览 5提问于2014-06-08得票数 2
2回答
softmax_biases, 现在我了解到第二个语句是用于采样负标签的但问题是，它如何知道负面标签是什么？我提供的第二个函数是当前输入及其对应的标签，以及我想(负)采样的标签的数量。是否存在从输入集本身进行采样的风险？
这是完整的示例：
浏览 4提问于2016-06-07得票数 11
回答已采纳
1回答
果园中的每棵树可能有不同数量的苹果，也可能根本没有苹果。我有两个桶采样器:第一个很小，一次从一棵树上取X%的苹果(即每个样本)，第二个采样器很大，一次从两棵树上取X%的苹果。两个采样器的X%是相同的，采样是没有替换的(意味着在特定样本中的苹果保持不变)，并且两个采样器必须恰好产生50个样本。另外，我假设两个采样器不在同一果园上操作，但每个采样器都有自己的果园，与另一个完全相同。
我
浏览 19提问于2021-06-16得票数 0
1回答
将CNN泛化到同一类
、、、
因此，我使用tensorflow 1.10，并在视网膜病变数据集的子集上进行训练。问题是它总是预测出现次数最多的类。在我的例子中，它是类0。所以，我做了一点调查，发现了一种叫做欠采样的东西。
浏览 4提问于2018-10-12得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
