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。
我有一个数据集，其中包含大量双分变量（0 或 1）的情况。 SPSS有没有办法要求随机抽取500个值为0的案例和500个值为1的案例（
如果一列是一个因素，但数据帧的每个子集具有不同的大小 - 也许一个子集有数千行，而另一个子集有数万或数十万行 - 采样完成...
我编写了这段代码，它在 python 中创建 m 个元素的 n 个列表的所有组合，对给定数量的唯一组合（最大可能或 1000）进行采样，并将其输出到 Excel 中。基本上可以用...
我尝试使用隐式数据集训练推荐系统的两塔模型。 在训练之前，我想使用批量负采样来预处理数据集。 我认为代码很好，但性能......
当一个观察值可以有多于一行时，如何在 R 中进行随机抽样并进行替换（即引导程序）？
我的数据如下所示（这是一个简化的示例）： 变量1 ID变量 123 1 第456章 2 第789章 2 987 3 我想对四个观察值进行随机抽样，并根据 IDv 进行替换......
目标密度函数为 $\pi (x\mid heta)=\dfrac{f(x\mid heta)}{\int f(x\mid heta) dx}$ 其中f是一个神经网络，x是它的输入，$heta$是DNN中的参数。我的
我有 3 个列表，其中包括分类值。我想使用超立方体采样生成三个列表的值组合的 10 个样本的数组。我不需要完整的阶乘组合，但是
How to do a random stratified sampling with Python (Not a train/test split)?
我正在寻找进行随机分层抽样（例如调查和民意调查）的最佳方法。我不想做 sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit 因为我没有做监督学习......
我有一些使用对数概率的代码。当我想从概率分布中抽取样本时，我使用 将 numpy 导入为 np probs = np.exp(logprobs) probs /= probs.sum() 概率 样本 = np.random.
我有一个使用 Twitter API 的小企业，我需要随机发送推文。 20 年前我曾经编程过，我想我会尝试使用 ChatGPT 来指导我。它做得相当好，当它确实让我......
Learner weighted sampling overweighting learners only at the school level
我有一个包含 1200 万学习者的人口级别数据集。 我正在尝试在学校级别进行抽样，因为我没有 1200 万学习者的计算能力。 我需要维护整个学校以便随后
Pandas 中的自举抽样，具有多个级别的权重 给定一个如下例中的表格（可能有额外的列），我想引导样本，其中国家和 f...
我正在尝试使用以下代码片段使用 scipy 创建拉丁超立方体采样： 从 scipy.stats.qmc 导入 LatinHypercube 引擎=拉丁超立方体（d=250，种子=42） 样本 = engine.integers(
我有一堆东西。 一个事物是一个结构，它有一个字段，源，类型为字符串。 目前，我通过简单地散列事物来获得事物的确定性采样选择。 def is_thing_sampled(t:
Pandas：根据条件（另一列中的值）随机抽取 5 个连续行
对于我的数据，我想连续5天抽样5批。对于每组 5 天样本，我希望另一列中的值相同。我的数据是一个时间序列。这是一个示例： 上一个...
我是 R 的新手，我正在练习骰子模拟。我喜欢的游戏使用六面骰子，每个骰子的结果都有一定的成功数。 成功的结果...
我的目标PDF如下： 其他地方为 0。 我的提案 PDF 是 我的代码如下： f=函数（x）{ 如果 (x >= 0 & x <= pi/2) { return((4/pi^2)*x) } else if (x > pi...
R 中的高效采样（在模拟采样时用应用或类似的快速解决方案替换循环）
我有一个包含三列的数据框：“x”、“y”、“measurement”。下面是一个例子。 自由<- expand.grid(x = 1:5, y = 1:5) set.seed(1) df$measurement <- round(rnorm...
我在 R 中使用 tidymodels，需要对两个变量进行分层抽样以拆分为训练和测试数据。下面的可重现代码使用单列“cyl”。我怎样才能采样...