在信号处理中，采样是将连续信号减少为离散信号。在统计学中，抽样是从统计总体中选择一部分个体来估计整个人口的特征。
我试图理解是什么导致了我的 R 代码中的这个错误，我觉得 R 正在给我加油。 Sample() 函数似乎会根据我如何分配它而改变？ 无论如何，这是 MRE： #
numpy.random.choice 中的替换是什么意思？
这里解释一下numpy.random.choice这个函数。但是，我对第三个参数替换感到困惑。它是什么？在什么情况下它会有用？谢谢！
我有一个包含 200 行 5 列的数据集，全是字符。这是一个非常简化的表示，其中没有数据。 鸟<-data.frame(matrix(0,nrow=200,ncol=5)) colnames(bird)...
这是我的数据集架构： 请求类型 |请求正文 1 体 A 2 身体 B 3 ... 4 5 6 .. 32 身体 XXX 我总共需要获取 500 条记录。 有 32
Scala Spark Sample 和 SampleBy 具有相同的行为
我正在尝试在 Spark Dataframe 中执行分层采样，但 SampleBy 函数的行为（奇怪）与样本类似。 火花版本3.0.1 导入spark.implicits._ val 数据 = 序列...
复制一个过程：生成 m 个数据帧，每个数据帧都有一个包含随机值的变量，并将它们附加到 R 中
生成 m 个数据帧（其中每个数据帧都有一个包含随机值的变量）并附加它们的最有效方法是什么？ 这是一个例子： df <- data.frame(id = 1:10, var = sample(...
sklearn的ParameterSampler中的random_state参数有什么作用？
我正在尝试实现sklearn的ParameterSampler，但我不完全确定random_state参数的作用。 我的猜测是，如果 random_state 设置为 None，则正常随机采样...
我试图弄清楚如何随机采样与组变量匹配的ID，但具体是通过加权每个分组变量来随机采样。例如，采用以下数据： 我要减肥
我想对 R 中的整数进行采样，但也设置约束，例如“3 始终在 2 之前”和“8 始终在 5 之前”。 没有任何限制，我们可以这样写：
我有一个 Pandas DataFrame，其中包含从分布 x 中提取的实例的数据集 D。例如，x 可以是均匀分布或高斯分布。 我想根据一些新的
如何使用sklearns的cross_validate对样本进行加权仅用于评分？
我正在对由真实样本和增强样本组成的数据集运行回归任务。增强样本是通过抖动真实样本生成的。我想选择...
在 MATLAB/Simulink 中，我计算了始终为正的信号的积分： 然而，该信号的积分结果为负！ 怎么可能？
我一直在尝试为我的项目找到一些Python中tms-NET采样的预实现（因为我自己无法实现），其中我想对形状的numpy数组（num_of_...
我的简化数据集如下所示： 类 MyDataset（数据集）： def __init__(self) -> 无： 超级().__init__() self.images: torch.Tensor[n, w, h, c] # 内存中的 n 个图像 - spe...
在采样策略训练期间将模型传递到自定义数据集以运行模型推理是否有效[Pytorch]
我正在尝试设计一个训练流程，用于在训练期间采样样本。 我的数据如下所示： 默认字典（列表， {'C1629836-28004480': [0, 5, 6, 12, 17, 19, 28], 'C0021846-2800...
设计我的分层样本 图书馆（调查） 设计<- svydesign(id=~1,strata=~Category, data=billa, fpc=~fpc) So far so good, but how can I draw now a sample in the same way I was able for
对于一个项目，我使用 OpenCV 的 findContours 以及 RETR_EXTERNAL 和 CHAIN_APPROX_NONE 从剪影图像（MPEG-7 核心实验 CE-Shape-1 测试集）中提取闭合轮廓。我需要一个高效的...
这是我对堆栈溢出的第一个问题。 我们正在对模拟数据进行统计，我想在 Oracle-SQL 中实现引导程序（带替换的采样数据）。我的方法是
我使用 PySpark 在 Spark 上有一个不平衡的数据帧。 我想重新采样以使其平衡。 我只在 PySpark 中找到示例函数 样本（withReplacement，分数，种子=无） 但我...
我正在使用不同的采样函数，我想知道为什么这两种公式没有给出相同的结果 n=2 设置.种子(1) rweibull(n,形状 = 1,尺度 = 1) # [1] 1.3261078 0.9885284 设置。