本篇文章中我们将使用随机重采样技术，over_sampling和under_sampling方法，这是最常见的imblearn库实现。...我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...现在，我们将按顺序应用RandomOverSampler，RandomUnderSampler和组合采样的方法。 ? 过采样 我们用随机采样器将合成的行添加到数据中。...欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。需要注意的是，此重采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们的数据，这种方法就不太合适了。 ?...这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一，这是多数和少数类之间的重要区别。
本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机采样 在序列模型中采样的最简单方法就是在贪婪搜索的基础上，在每一步挑选下一个词的时候不是根据它们相应的得分而是根据模型输出的下一个词分布来随机选取一个，这样重复到固定长度或者挑选到句子结束符时停止...因此为了采集到固定数目的不同样本，基于蒙特卡洛的随机采样可能需要远远大于所需样本数的采样次数，使得采样过程十分低效。...基于蒙特卡洛的随机束搜索 基于蒙特卡洛的随机束搜索在采集多个不同样本远比基于蒙特卡洛的随机采样高效。
本文介绍基于ArcMap软件，实现在指定区域自动生成随机点的方法。 ...在GIS应用中，我们时常需要在研究区域内进行地理数据的随机采样；而采样点的位置往往需要在结合实际情况的前提下，用计算机随机生成。这一操作在ArcMap软件中就可以非常方便地进行。 ...已知现有如下一景栅格图像，我们需要在这一图像对应的位置中，随机生成若干点作为采样点。 另一方面，我们还已知该栅格图像对应的空间范围的面要素矢量图层，如下图所示。...)”为我们生成随机点的范围——这一项为可选项，如果我们选择了这一项，那么随机点就会在这一项所选的点、线或面矢量要素范围内生成；如果我们不选择这一项，就可以在下一项“Constraining Extent...最后一个勾选项表示是否将输出的随机点结果作为一个整体的要素——如果不勾选此项，那么输出的随机点要素集中，每1个点就相当于是1个要素；如果勾选此项，那么输出的随机点要素集中，所有点整体相当于是1个要素；如果勾选了这一项
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...（计算值工具里面的数据类型还挺多的） 之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。...例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换（计算值工具里面的数据类型还挺多的） ?...之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 ? 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容 ?...此工具会迭代初始值，直到达到指定的最大值限制为止。例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。
今天和大家聊的问题叫做 非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...-2,-1],[3,0],[-2,-2]] 解题 https://blog.csdn.net/weixin_44171872/article/details/111083657 主要思路： （1）两次随机过程...，先使用随机找到点所在的矩形，再使用随机确定该矩形内的一个位置； （2）随机确定矩形的过程，可以通过面积来进行映射，计算出矩形的总的面积，然后将随机数对该总面积取余，将余数映射到某个矩形； （3）找到该矩形后...，可以对使用随机数对该矩形的高和宽分别取余映射，获得两个值，将这两个值加上左下角，即为坐标位置； class Solution { public: vector> _rects
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...例如以不规则的间隔收集数据，但需要以一致的频率进行建模或分析。 重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 重采样的应用 重采样的应用十分广泛： 在财务分析中，股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据的频率。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
算法leetcode //给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出三个长度为 k 、互不重叠、且 3 * k 项的和最大的子数组，并返回这三个子数组。...// // 以下标的数组形式返回结果，数组中的每一项分别指示每个子数组的起始位置（下标从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。.../ 示例 1： // // //输入：nums = [1,2,1,2,6,7,5,1], k = 2 //输出：[0,3,5] //解释：子数组 [1, 2], [2, 6], [7, 5] 对应的起始下标为...//判断前两个窗口是否满足最大的条件 if(i>=3*k-1){ if(sum1 > max1){...//第一个窗口的最大值 max1 = sum1; maxIndex = i-3*k+1;
在这篇文章中，您将了解如何使用Python和scikit-learn中的重采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...使用Douglas Waldron的 Resampling Photo （保留某些权利）评估Python中机器学习算法的性能。 关于方法 在本文中，使用Python中的小代码方法来展示重采样方法。...请注意，除了指定分割的大小外，我们还指定了随机种子。由于数据的分割是随机的，我们要确保结果是可重复的。通过指定随机种子，我们确保每次运行代码时都会得到相同的随机数。...概要 在这篇文章中，您发现了可以用来估计机器学习算法性能的统计技术，称为重采样。 具体来说，你了解了： 训练和测试集。 交叉验证。 留下一个交叉验证。 重复的随机测试列车拆分。...你有任何关于重采样方法或这个职位的问题吗？在评论中提出您的问题，我会尽我所能来回答。
也就是说，重采样函数swr_convert一次只会输出指定长度的音频数据，超出这个长度的数据被留在重采样的缓存当中。...当然，对于常见的mp3和aac格式，它们每帧的长度是固定的，正常情况调用一次swr_convert函数即可输出完整的音频数据，无需另外处理重采样缓存。...只有ogg、amr、wma等格式的每帧音频长度不固定，才需要额外处理音频的重采样缓存，于是对《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书第五章的重采样代码改动如下。...，补充下面的重采样缓存冲刷代码，这样新生成的音频文件才是完整的： while (1) { // 冲走重采样的缓存（兼容对ogg、amr等格式的重采样） // 重采样。.../ring.ogg 程序运行完毕，发现控制台输出以下的日志信息，说明完成了对ogg文件重采样mp3音频的操作。
前面有提到音频采样算法： WebRTC 音频采样算法 附完整C++示例代码 简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码) 近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。...所以有需要的同学可以，参考之。 回到本次的主题， 在以前做图像算法的时候，就一直在想一个问题， 是否可以利用傅里叶变换的特性进行图像的重采样呢？ 这个一直是我心中的一个小石头，一直没放下。...从理论上来说，可行的，只是估计最终质量并不能保证。 最佳的尝试莫过于音频重采样，在很多时候， 我们经常需要对一个音频进行傅里叶变换，然后进行上采样或下采样的操作。...那是不是可以直接就在频域进行重采样呢？ 这样的做法是不是质量就能有所保障呢？ 事实证明，这是可行的。 经过简单试验，基于傅里叶变换的音频重采样算法就这样出炉了。...这样也符合我的要求，真正应用的时候再使用fftw3替换之即可， 在验证思路的时候，没必要动用fftw3， 这也是我为什么使用简洁重采样的原因之一。 每个步骤都要有策略和方法，不必太过较真。
2018年1月1日与1960年1月1日之间SST之间的差异 Resample（重采样） xarray 中的Resample（重采样）的处理方法与 Pandas 包几乎相同。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...应当指出这里的时间间隔写法与之前pd.date_range函数中的freq的时间间隔的关键词是一致的。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。...为了说明进行重采样后的效果，下面来看一下(50°N, 60°E)的海温变化情况 ds_anom.sst.sel(lon=300, lat=50).plot() ds_anom_resample.sst.sel
做题顺序是这样的：随机选择一题“困难”类型的题目。 因本人ACM退役颇久，代码多有疏漏，望多多见谅。 ---- 题目描述： 给定数组 ? 由正整数组成，找到三个互不重叠的子数组的最大和。...每个子数组的长度为 ? ，我们要使这 ? 个项的和最大化。 返回每个区间起始索引的列表（索引从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。...个不重叠数组的最大和。 假设到第 ? 个元素为止，一共已经产生了 ? 个不重叠数组，那么令 ? 表示这 ? 个不重叠数组的最大和。 然后就要寻找状态转移方程。对于第 ?...个不重叠数组的最大和即可。 如果不取，那问题就变成了求到第 ? 个元素为止，产生 ? 个不重叠数组的最大和，那么转移方程为： ?...当然这题还需要你还原出最大和的情况下，所有子数组的起始元素下标，所以需要另外用一个数组保存一下每一步的最优下标。 同样，假设到第 ? 个元素为止，一共已经产生了 ? 个不重叠数组，用 ?
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。 ...在文章ArcPy批量掩膜、批量重采样栅格图像中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块对栅格图像加以批量重采样的方法；而在ArcMap软件中，我们可以实现不需要代码的栅格重采样操作；本文就对这一操作方法加以具体介绍...首先，如下图所示，是我们待重采样的栅格图像的属性界面。其中，可以看到此时栅格像元的边长为0.4867左右（由于图层是地理坐标系，所以单位就是度）。 接下来，我们即可开始重采样操作。...在窗口的第一个选项中，输入我们待重采样的栅格文件；在第二个选项中，配置输出结果的路径与文件名称；随后，第三个选项是设置重采样后栅格像元大小的参数，可以直接通过其下方X与Y的数值来指定像元大小，也可以通过其他栅格文件来指定...；最后，第四个选项就是重采样所采用的方法。
feature比较重要 在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计 训练速度快 在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响 容易易做成并行行化方法...，但里面包含重 复的训练样本 2）如果每个样本的特征维度为M ，指定一个常数m ，且 m随机地从 个特征中选取m个特征子集，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的； 3）每棵树都尽可能最大程度地生长...随机森林有一个重要的优点就是，没有必要对它进行交叉验证或者用一个独立的测试集来获得误差的一个无偏估计。它可以在内部进行评估，也就是说在生成的过程中就可以对误差建立一个无偏估计。...误分率 随机采样与完全分裂 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意，分别是采样与完全分裂。...3.1 随机采样 首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。
题目 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。 提示： 整数点是具有整数坐标的点。 矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...第 i 个矩形 rects [i] = [x1，y1，x2，y2]， 其中 [x1，y1] 是左下角的整数坐标，[x2，y2] 是右上角的整数坐标。 每个矩形的长度和宽度不超过 2000。...按权重随机选择（前缀和+二分查找） 按照总的点的个数均匀分配 计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和 二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {...int n; //矩形个数 int total;//总的点的个数 int pointId;//选取的点的id vector presum;//所有矩形点的个数的前缀和...{ pointId = rand()%total + 1;//随机点 int L = 0, R = n-1, mid, rectID; // 二分查找
在这篇文章中，我们将了解什么是类别不平衡、将准确性作为不平衡类别的度量标准的问题是什么、什么是随机欠采样和随机过采样，以及imbalanced-learn如何作为解决类别不平衡问题的替代工具。...从多数类中删除样本的过程称为欠采样，而将样本添加到少数类中的过程称为过采样。 随机欠采样是指多数类别的随机采样。进行该过程，直到达到少数群体的平衡为止。...随机过采样是指少数群体样本的随机重复。进行添加过程直到相对于多数类达到平衡为止，但是，此技术可能导致训练模型过度适应少数类。 随机欠采样和随机过采样可以理解为解决类不平衡问题的基本技术。...如今，有更多有希望的技术试图改善基于随机方法的弊端，例如合成数据增强（SMOTE [2]，ADASYN [3]）或基于聚类的欠采样技术（ENN [4]）。...在第10行应用随机欠采样，在第17行应用随机过采样，在第25行应用SMOTE。在图5中，我们可以看到在应用每种算法时如何转换类平衡。 ?
另外，利用重采样技术，可以在保持特定的信息下（目标信息不丢失），有意识地改变样本的分布，以更适应后续的模型训练和学习，例如利用重采样来处理分类模型的训练样本不均衡问题。...在实际应用中，如果是高维空间的随机向量，拒绝采样和重要性重采样经常难以寻找合适的参考分布，采样效率低下（样本的接受概率小或重要性权重低），此时可以考虑马尔可夫蒙特卡洛采样法，常见的有Metropolis-Hastings...6，贝叶斯网络的采样： 概率图模型经常被用来描述多个随机变量的联合概率分布。贝叶斯网络，又称信念网络或有向无环图模型。...它是一种概率图模型，利用有向无环图来刻画一组随机变量之间的条件概率分布关系。...随机过采样是从少数类样本集Smin中随机重复抽取样本（有放回）以得到更多样本；随机欠采样则相反，从多数类样本集Smaj中随机选取较少的样本（有放回或无放回）。
leetcode-cn.com/problems/maximum-sum-of-3-non-overlapping-subarrays 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，找出三个长度为 k 、互不重叠...、且 3 * k 项的和最大的子数组，并返回这三个子数组。...以下标的数组形式返回结果，数组中的每一项分别指示每个子数组的起始位置（下标从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。...设 为第一个滑动窗口的元素和，该滑动窗口从 [0,k-1] 开始； 为第二个滑动窗口的元素和，该滑动窗口从[k,2k−1] 开始； 为第三个滑动窗口的元素和，该滑动窗口从[2k,3k−1]...统计这一过程中 + 的最大值及其对应位置。 对于题目要求的最小字典序，由于是从左向右遍历的，并且仅当元素和超过最大元素和时才修改最大元素和，从而保证求出来的下标列表是字典序最小的。
https://github.com/gongluck/FFmpeg4.0-study/tree/master/Cff
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