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。
我有两个数据集是用不同设备以不同采样率记录的传感器值。我想将两者绘制在同一张图中，并且它的峰值应该对齐，以便我们可以比较它
如何在 PyMC (5.10.0) 中参数化模型中每个自变量的滞后参数？
我是 PyMC 新手，我使用的是 5.10.0 版本。我正在运行一个简单的媒体混合模型，我需要参数化独立（媒体活动）和依赖（sa...
如何解决Python中使用“samplics”时单个PSU的问题？
我正在使用“samples”包来进行复杂的调查。一开始我使用以下顺序： 将 numpy 导入为 np 将 pandas 导入为 pd 导入pyreadr 导入样本 从样本...
在绘制发散的二维函数时，有什么优雅的方法可以避免“跳跃”量化误差？
我有一些基于 Qt 的软件，可以以 2D 形式绘制音频转换函数（以 Hz 为单位的频率作为 X 轴，以分贝增益作为 Y 轴）。 它通过选择一组 X 位置来实现此目的
作为我上一个问题的后续问题，我对提高现有递归采样函数的性能感兴趣。 通过递归采样，我的意思是随机选择最多 n 个独特的 unexpo...
我有一个数据集，其中观察结果被分为组和子组以及类型。 以下是此类数据的示例： 数据<- data.frame(group = sample(c(1:30), 10000, replace = ...