在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程，称为抽样。
SAS抽样代码模板 黄色部分为套用部分，红色部分为可选部分 ——————————模板—————————— proc surveyselect data=总体数据 out=样本数据 method=抽样方法 n=抽取样本; strata 分层变量; run; ———————————————————— method指定抽样方法： l srs：简单无重复随机抽样，可以用n=指定需要抽取的样本数，也可以用samprate=指定要抽取的样本占总体的比例。 l sys：系统抽样，需要指定样本（用语句sampsiz
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。
现实生活中，总体的数量如果过于庞大我们无法获取总体中每个数据的数值，进行对总体的特征提取进而完成分析工作。那么接下来就用到了本章节的知识。
这里一而再再而三的提到样本，因为样本是我们一眼可得的宏观世界的缩影，是探取自然，人类社会能量的探针，更是我们一叶之秋的信息索引。
思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
根据布尔值数组的特点，True会被强制为1，False会被强制为0，因此可以计算布尔值数组中True的个数；并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True，all检查是否全都是True。
直接的随机采样虽然可以使样本集变得均衡，但会带来一些问题，比如，过采样对少数类样本进行了多次复制，扩大了数据规模，增加了模型训练的复杂度，同时也容易造成过拟合； 欠采样会丢弃一些样本，可能会损失部分有用信息， 造成模型只学到了整体模式的一部分。
在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random的基本使用。以下展示的是新版Generator和旧版RandomState的比较：
导读： 直观来看，处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
区间估计，首先找到所求值的点估计，然后根据数据获得所求值得抽样分布，确定信赖水平（可信度），最后得到相应信赖水平下的信赖区间。
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dir
在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
马上期末汇报学期项目了,这个居然要随机点名汇报,突然想起是否可以使用筛选数据,批量抽取样本中数据进行排序!
文：Rick Radewagen 译：李萌 在银行欺诈检测，市场实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢？ 在这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户
本文是一篇阅读RapidMiner手册，结合当下目标产品做出的文字概述总结。RapidMiner与本产品需求非常贴切，对其进行理解与整理，贴出作为记录与项目书素材。
在这个查询中，main_table代表主查询中的表，name代表之前定义的临时表，在JOIN子句中指定了连接条件，然后使用WHERE子句过滤查询结果。
在研究微生物群落物种丰度分布的时候，经常会看到“veil-line”这样一个概念，我搜了一下没搜到解释。这应该是网上第一篇介绍veil-line的文章。
上一期讲到如何快速定位异常，这期就辅以实战案例加深理解。案例来源于我曾经的业务需求，为了避免不必要的麻烦，这里的数据是利用python生成的，并将业务背景简化处理，默认排除前置的数据传输异常和合理波动
（本文框架） 01 输为什么要用抽样样本 我们经常需要调查某一批对象的某一项情况，如果所调查对象的体量比较少时，我们可以采取去量调查统计的形式，但是如果被调查统计对象体量较大时，很显然全量统计就有点不
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。
0 前言 印象中，最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，我当时一直想看来着，记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。
Bootstrap（自助法、自举法）是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。指用原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，根据其意现在普遍将其译为“自助法”或“自举法”。其最初由美国斯坦福大学统计学教授Efron在1977年提出。作为现代统计学较为流行的一种统计方法，Bootstrap在小样本时效果很好。
这只是众多算法之一。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡洛”，因为它是一种使用“马尔可夫链”（我们将在后面讨论）的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是蒙特卡洛方法的一种，尽管可以将许多其他常用方法看作是MCMC的简单特例。
一、概述tf的公共API。随机名称空间。1、模块experimental 模块:用于tf.random的公共API。实验名称空间。2、函数all_candidate_sampler(...): 生成所有类的集合。categorical(...): 从分类分布中抽取样本。fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布对一组类进行示例。gamma(...): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。learned_unigram_candidate_samp
神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值，然后进行不断优化，也叫训练，每一次优化叫作一次训练过程
一 、ABTest与统计学 ABTest的目的是为了快速验证一个版本是不是比另外一个版本要好。为了简化问题，我们假设要验证的app是手机QQ浏览器，同时假设衡量版本好坏的指标只有1个：用户日均使用时长。 现在我们我们有手机QQ浏览器A版本和手机QQ浏览器B版本。我们怎么知道验证谁的用户日均使用时长更长呢？最容易想到的方法是：先让全部用户都使用A版本，统计用户日均使用时长；再让全部用户使用B版本，统计用户日均使用时长。 这样得出的数据结果当然非常精确。但一来成本有点高，二来两个版本并不是同时间发布，有可能因
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学
快速排序是在数据源中抽取一份数据作为样本，与所有需要排列的数据进行对比，根据需要把比样本小的数据放置到数据源的左侧位置，比样本大的数据放置到数据源的右侧位置。以此来对数据进行排序。具体实现如下：
前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛，这都是至关重要的，有时候因为参数初始化的缘故，甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景，能够理解误差反向传播算法的实现过程。
大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。
蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不容易，这取决于取样空间的维度。因此，我们需要借助更复杂的蒙特卡洛方法来帮助简化这个问题；例如，重要性抽样、拒绝抽样、吉布斯抽样和Metropolis Hastings抽样。这些方法通常涉及从建议密度Q(x)中取样，以代替P(x)。
转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27777266
KEGG数据库是一个综合性的生物信息数据库，由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立。它整合了基因组、化学和系统功能信息，旨在从分子水平上理解生物系统的高级功能和实用程序，特别是细胞、生物体和生态系统的功能。
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
从一个分类分布中抽取样本(索引对应的概率服从多项分布)，输出分类的index tf.random.categorical( logits,#形状为 [batch_size, num_class
数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。
原则上，对于任何生产过程(管理过程和服务过程)，只要需要控制产品质量(或工作质量)，都可以使用控制图但有要求:
Hive 已是目前业界最为通用、廉价的构建大数据时代数据仓库的解决方案了，虽然也有 Impala 等后起之秀，但目前从功能、稳定性等方面来说，Hive 的地位尚不可撼动。 其实这篇博文主要是想聊聊 SMB join 的，Join 是整个 MR/Hive 最为核心的部分之一，是每个 Hadoop/Hive/DW RD 必须掌握的部分，之前也有几篇文章聊到过 MR/Hive 中的 join，其实底层都是相同的，只是上层做了些封装而已，如果你还不了解究竟 Join 有哪些方式，以及底层怎么实现的，请参考如下
置换检验是一种非参数统计方法，它不依赖于数据的分布形态，因此特别适用于小样本数据集，尤其是当样本总体分布未知或不符合传统参数检验的假设条件时。置换检验的基本思想是通过随机置换样本来评估观察到的统计量是否显著不同于随机情况下的预期值。最初真正认识置换检验是从PERMANOVA分析开始的，PERMANOVA的原理是：
哈喽，大家好，今天分享的内容是我长期学习Machine Learning过程中的一些学习笔记和心得，今天拿出来与大家分享。
孤立森林(isolation Forest)算法，2008年由刘飞、周志华等提出，算法不借助类似距离、密度等指标去描述样本与其他样本的差异，而是直接去刻画所谓的疏离程度(isolation)，因此该算法简单、高效，在工业界应用较多。
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点，以及适用场景。
SAP QM模块中的Physical Sample Management是制药/食品/化工等流程行业中通常使用的功能。
文章导读：宏基因组研究日益广泛，但其定量分析一直面临很多困难。这篇文章系统的总结了宏基因组流程中影响定量分析的各个方面，尤其是数据的组合性以及样品微生物负荷的变化。这篇文章的亮点在于将对定量分析的干扰细化到不同生态场景的微生物群落，甚至是不同类群，帮助我们深入了解宏基因组数据结构，正确认识下游分析中数量关系的可靠性，避免在研究中做出错误的研究结论（而这些错误结论在以往研究中可能并不罕见）。
该文介绍了卡方分布分析与应用，包括卡方检验、独立性检验和拟合优度检验等。首先介绍了卡方分布的基本形式和性质，然后详细阐述了卡方检验的统计原理和计算方法。接着讨论了独立性检验和拟合优度检验的应用，包括四格表、RxC列联表和2、拟合性检验等。最后，介绍了一个使用Python实现的卡方检验代码示例。
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