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。
PyTorch：如何从张量中采样，其中张量中的每个值都有不同的被选择可能性？
给定张量 A = torch.tensor([0.0316, 0.2338, 0.2338, 0.2338, 0.0316, 0.0316, 0.0860, 0.0316, 0.0860]) 包含总和为 1 的概率（我删除了一些小数，但可以肯定地假设它会
有没有一种简单的方法将声音字体文件转换为 .wav 文件（或任何常见的音乐格式，真的），每个音符分开？ 假设我有一个声音字体 a.sfz；我想离开...
如何在 Python 中从 Burr-Type XII 分布中采样？
我需要从 Python 中均值为零且单位方差为零的 Burr-Type XII 分布中进行采样。在 scipye 中，有 scipy.stats.burr12 ，这似乎是正确的使用方法。不过目前还不清楚...
我在 R 中有一个 SF 对象。它看起来如下： 类型 值 几何 一个 1 () 一个 3 () 乙 2 () 一个 1 () C 4 () 在几何列中，...
我在 R 中有一个 SF 对象。它看起来如下： 类型 值 几何 一个 1 () 一个 3 () 乙 2 () 一个 1 () C 4 () 在几何列中，...
我的数据如下所示： > 数据|>头(20)|>dput() 结构（列表（id = c（“42190204”，“34390202”，“34310104”，“34310104”， “34310104”，“
当我在 MNIST 手写数字任务上训练由 2 个卷积层和 2 个全连接层组成的神经网络时，我收到以下训练损失曲线： 该数据集包含 235 b...
我有一个数据集，其中包含许多二分变量（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（1000 ...
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......