在R中生成包含随机选择要素的数据集列表_在插入符号R中随机选择10%的训练集进行交叉验证_在随机选择的行中更改R数据框中的值 - 腾讯云开发者社区

首先是得到了工作空间中的要素数据集，即EnumDataSet对象，通过第一个参数传递进来；第二个参数是树节点，要把遍历得到的数据集的名字添加到该节点上，也是通过参数传递进来；当然，此方法前面的代码是要读取工作空间...，得到要素数据集EnumDataSet对象，并创建好树节点，最后调用此方法。...) { AddNodeFromEnumDataset(dataSet.Subsets, childNode); //递归，遍历数据集下面包含的要素类

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Excel实战技巧55：在包含重复值的列表中查找指定数据最后出现的数据

文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。...图3 使用VBA自定义函数在VBE中输入下面的代码： Function LookupLastItem(LookupValue AsString, _ LookupRange As Range,

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（数据科学学习手札03）Python与R在随机数生成上的异同

随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twister...）来生成高质量的随机数，但在语法上存在着很多异同点。...random中内置的各种随机数生成方法，下面针对其中一些常见的举例说明： 1.random.random_sample()与random.random() 生成[0,1]之间的服从均匀分布的浮点随机数...4 0] {0, 1, 2, 3, 4} [4 3 0 1 2] {0, 1, 2, 3, 4} [1 2 4 0 3] {0, 1, 2, 3, 4} 4.random.shuffle() 将指定的列表随机打乱顺序...random.randint(1,10,5) Out[29]: array([2, 9, 8, 8, 9]) R 作为专为统计而生的一种语言，R在随机数生成上自然是异常的丰富，这里仅举常用的一些随机数生成函数

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vue中使用mockjs（如何生成一个包含10对象的数组，数组中的数据是随机产生的）

第一步：安装mockjs npm install mockjs -s 第二步：在main.js 中引入mock // 引入mock // import Mock from "..../mock"); 第三步：在src文件夹中创建 mock文件夹，然后在里面创建 index.js文件和respose文件夹再在里面创建： user.js ?...mock.png user.js中的代码 import Mock from ".....，拦截要请求的地址了，从而使用本地的数据渲染数据了。...": Random.natural(0, 5),//随机生成1-5的数字 "add": Random.region(), 'name|1': arry

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在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...GAN的局限性尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集的各种图像。它仍然限于训练数据中存在的内容。例如，让我们以训练有素的GAN模型为例。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...相比之下，重写使一个人可以直接选择他们希望包括的内部规则，即使这些选择并非恰好匹配现有数据集或优化全局目标。-David Bau（论文的主要作者）正如David Bau所说，重写模型就像基因工程。

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ArcGIS自动随机生成采样点的方法

在GIS应用中，我们时常需要在研究区域内进行地理数据的随机采样；而采样点的位置往往需要在结合实际情况的前提下，用计算机随机生成。这一操作在ArcMap软件中就可以非常方便地进行。 ...)”这一项选中了包含多个要素的要素集，那么“Long”所输入的点的个数其实是该要素集下属每1个要素中所生成的点的个数（这里大家看不明白也没关系，我们在后面会用一些例子来说明）。...)”这一项选中了包含多个要素的要素集，那么“Long”所输入的点的个数其实是该要素集下属每1个要素中所生成的点的个数。 ...在刚刚的例子中，我们“Constraining Feature Class (optional)”这一项选所用的面矢量要素图层如下所示，可以看到其是一个包含有9个省（9个要素）的要素集；那么结合我们前面介绍的...接下来，第二个例子，我们按照下图所示的参数设定运行该工具。其中，我们选择用矢量图层的属性表字段来作为约束每1个行政区（每1个要素集）中生成随机点的个数。

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【GEE】9、在GEE中生成采样数据【随机采样】

1简介在本模块中，我们将讨论以下概念：如何使用高分辨率图像生成存在和不存在数据集。如何在要素类图层中生成随机分布的点以用作字段采样位置。如何根据参数过滤您的点以磨练您的采样位置。...我们将通过在给定区域内生成随机点来做到这一点。我们希望这些站点可以访问，靠近两个外壳，并且在公共土地边界内。让我们创建另一个几何特征，我们将使用它来包含随机生成的点。...创建要素集合后，我们可以通过选择特定要素集合（存在或不存在）并使用标记工具在图像上放置点来进行采样。您使用的抽样方法将取决于您的研究。在此示例中，绿色存在点代表白杨森林，而蓝色点不是白杨（缺席）。...尽力选择对您来说正确的位置。随意对任意数量的地点进行采样。同样，这些数据的质量将取决于用户区分存在的多个土地覆盖类别的能力。 4.3导出点目前，我们的点位置存储在两个不同的要素类中。...在导出数据之前，让我们将这些要素合并到一个要素类中。我们可以毫无问题地合并图层，因为它们共享相同的数据类型（点几何特征）和相同的属性数据（带有数字数据值的存在）。将以下代码添加到您现有的脚本中。

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ArcGIS空间分析笔记（汤国安）

数据框的添加：主菜单——插入——数据框按图形选择要素使用“绘图”工具，绘制一个面，在工具栏中选择——按图形选择数据组织方式 ArcGIS中主要有Shapfile、Coverage...数据编辑合并：同层要素空间合并，自动将选择要素的属性赋给合并后的新要素联合：不同层要素空间合并，无论要素相邻还是分立，都可以合并生成一个新要素。...创建新的几何网络需要创建在要素数据集下最好在内容列表中把数据导入定义投影指按照地图信息源原有的投影方式，为数据添加投影信息。...分类区统计操作注意区域字段——选择表示分类区类别的字段，若是栅格数据则默认为value，即栅格单元值在计算中忽略NoData——可选项，标示是否允许栅格数据中的空值参与运算，选中表明允许包含空值的单元参与运算...结果相应类所分配到的像元数有多有少最大似然法——分类置信度在最大似然法分类中可生成置信栅格数据，来显示分类置信度，共有14类在置信栅格数据中像元值为1的置信度中所包含的像元与输入特征文件中所存储的任意均值向量距离最短

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Scikit-learn的模型设计与选择

目的：本文的目的是从头到尾构建一个管道，以便在合成数据集上访问18个机器学习模型的预测性能。材料和方法：使用Scikit-learn，为分类任务生成类似Madelon的数据集。...Madelon数据集是一个人工数据集，其中包含32个簇，这些簇位于具有长度为1的边的五维超立方体的顶点上。这些簇随机标记为1或-1（2个类）。...将生成的数据集将包含30个特征，其中5个将提供信息，15个将是冗余的（但提供信息），其中5个将重复，最后5个将无用，因为将随机填充噪声。...现在可以生成数据集。...将特征矩阵X存储到pandas DataFrame对象中。对y中的目标执行相同的操作。如果数据集包含大约1000个样本和30个特征，则整个过程执行大约需要30-45分钟。

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快速入门Python机器学习（二）

ln_clusters_per_class：某一个类别是由几个cluster构成的。 lweights：列表类型，权重比。 lflip_y：随机分配类别的样本分数。...较大的值会在标注中引入噪声，使分类任务更加困难。请注意，默认设置flip_y > 0在某些情况下可能会导致y中少于n_classes。 lclass_sep：乘以超立方体大小的因子。...较大的值分散了簇/类，并使分类任务更容易。 lhypercube：如果为真，则聚类被放置在超立方体的顶点上。如果为False，则簇被放置在随机多面体的顶点上。。 lshift：按指定值移动要素。...如果没有，则按照[-class_sep，class_sep]中绘制的随机值移动要素。 lscale：将要素乘以指定的值。如果没有，则按[1,100]中绘制的随机值缩放要素。...fetch_rcv1() 路透社新闻语料数据集 fetch_kddcup99() KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集，KDD99数据集仍然是网络入侵检测领域的事实Benckmark，为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定基础

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《统计学习方法》笔记一统计学习方法概论

实现统计学习方法的具体步骤如下：（1）得到一个有限的训练数据集合；（2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合；（3）确定模型选择的准则，即学习的策略；（4）实现求解最优模型的算法，...即学习的算法；（5）通过学习方法选择最优模型；（6）利用学习的最优模型对数据进行预测或分析。...若样本充足，可随机将数据集分为训练集、验证集和测试集，验证集用于模型选择，在学习到的不同复杂度的模型中，选择对验证集有最小预测误差的模型。...但实际中数据不够，因此采用交叉验证，即重复利用数据，将给定数据划分为训练集与测试集，反复训练、测试及模型选择。...简单交叉验证　　随机将数据分为训练集和测试集，用训练集在各条件下训练模型，在测试集上评价各个模型的测试误差，选出测试误差最小的模型 S折交叉验证　　随机将数据切分为S个互不相交的大小相同的子集，利用

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利用ArcGIS Python批量处理地理数据的坐标系

试想一下，你是一名GIS工作新人，你的领导总是让你做一些基础的工作，这一次他交给你政府和甲方提供的shp格式用地数据、兴趣点数据、街道数据等，你需要将分散在各个文件夹的一些数据集转换为统一的坐标系，然后将其导入到地理数据库中...1.数据准备本次演示文件在"Workflow"文件夹中，为了便于理解，只包含一个地理数据库，数据库中的要素类和交通运输有关，我们需要将要素类需要存储在相同的同一个要素数据集中，并且具有相同的坐标系。...为了统一坐标系，我使用 Python 代码检查要素类的坐标系，并使用投影工具对所有当前不在正确坐标系中的数据集进行转换，从而将其复制到新地理数据库和要素数据集。...(mypath, new_gdb) # 创建新的地理数据库 else: print("数据库已存在") >>> 数据库已存在（3）投影接下来我们进行投影操作，投影后的要素类存储在新的地理数据库中...虽然要素类的名称可以保持相同，但输出的路径将有所不同，因为新的要素类将位于新的地理数据库中。

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Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布

由于我们固定了随机种子torch.manual_seed(8)，所以我们现在的测试集test_data_raw是没有被模型训练过的，也就是说，我们的模型还没有见过测试集的数据。...虽然测试集数据也不平衡，但是测试集反映的是真实世界的情况，我认为不需要进行数据平衡，在代码中就没必要应用随机采样(WeightedRandomSampler)去平衡数据。...看看我们的代码实现，在下列代码中，如果你是在jupyter notebook中运行，我们先将num_workers设为0以避免多线程bug：自定义数据集时并且自定义数据集的函数不在当前单元格、同时num_workers...，此时返回包含8个建筑id的列表，如果想保持他们的一致性，我们也可在自定义数据集中将ids_list定义为一维数组。...geometry_type：生成面 2️⃣创建渔网返回的结果： out_feature_class：包含由矩形像元组成的渔网的输出要素类。

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李航《统计学习方法》笔记之监督学习Supervised learning

1.1.2 符号说明在监督学习中，将输入与输出看作是定义在输入（特征）空间与输出空间上的随机变量的取值。输入输出变量用大写字母表示，习惯上输入变量写作X，输出变量写作Y。...注意 x^{(i)} 与 x_{i} 不同, 本书通常用图片表示多个输入变量中的第 i 个变量, 即图片训练集的表示监督学习从训练数据(training...1.得到一个有限的训练数据集合 2.确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型 3.确定模型选择的准则，即学习的策略 4.实现求解最优模型的算法 5.通过学习方法选择最优模型 6.利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析...过拟合是指**学习时选择的模型所包含的参数过多，以至出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。**可以说模型选择旨在避免过拟合并提高模型的预测能力。...现实中常通过测试误差来评价学习方法的泛化能力。但这种评价是依赖于测试数据集的。因为测试数据集是有限的，很有可能由此得到的评价结果是不可靠的。

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统计学习方法(一)——统计学习方法概论

1.3 统计学习三要素统计学习方法的三要素为模型、策略和算法，它们关系为：统计学习方法 = 模型 + 策略 + 算法。 1.3.1 模型在监督学习过程中，模型是要学习的条件概率分布或决策函数。...如果给定的样本数据充足，进行模型选择的一种简单方法是随机的将数据分为训练集（training set）、测试集（test set）和验证集（validation set）。...训练集用来训练模型，测试集用于模型的评估，验证集用于模型的选择。在学习到的模型中，选择对验证集有最小预测误差的模型。当数据集不充足时，可以采用交叉验证的方法。...1.简单交叉验证简单交叉验证方法是：首先随机地将数据分为两部分——训练集(70%)和测试集(30%)；然后用训练集在各种条件下训练得到不同的模型，在测试集上评价各个模型的测试误差，选择测试误差最小的模型...典型的判别模型包括：k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归模型、最大熵模型、支持向量机、提升方法和条件随机场。在监督学习中，生成方法和判别方法各有优缺点，适合于不同条件下的学习问题。

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【自动化渗透】DeepExploit框架深度分析

框架整体上包含渗透测试过程的：信息收集、漏洞探测、漏洞利用、后渗透、生成报告的几个步骤。...在训练模式中，DE首先进行状态空间初始化，其中ST_OS_TYPE是固定不变的，ST_SERV_NAME和ST_SERV_VER会在随机选择信息收集阶段中识别到的设备上的服务和版本，确定ST_SERV_NAME...后，在metasploit中根据语句“search name: + ST_SERV_NAMEtype:exploit app:server”返回的可利用模块列表，随机选择一个模块确定ST_MODULE，...ST_TARGET在模块可选的target列表中随机选择；确定状态后，A3C算法会计算每个payload的概率，选择一个概率最高的payload后，利用以上信息调用metasploit进行漏洞利用；当渗透失败时...在训练模式或测试模式结束后，会生成报告，内容包含渗透成功的主机上所有漏洞信息和相关metasploit的利用参数。

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一、机器学习之Python基本语法入门指南（一）

本篇博客将为你提供一个简明的Python基本语法入门指南。变量与数据类型在Python中，你可以使用变量来存储数据。变量名是对数据的引用，可以被赋值、修改和引用。...在Python中，你可以使用def关键字定义函数# 定义一个简单的函数def try(name): print("Hello, " + name)# 调用函数try("Logan")123456列表和字典列表...（list）是一种有序的数据集合，可以包含不同类型的元素。...，可以进行随机选择、打乱序列、生成随机密码等。...import random# 生成随机整数random_num = random.randint(1, 10)# 随机选择列表中的元素random_choice = random.choice(["apple

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Apache Spark 1.1中的统计功能

现在我们很高兴地宣布Apache Spark 1.1 内置了对探索性数据管道中常见的几种统计算法的支持：相关性：数据相关性分析假设检验：拟合优度; 独立检验分层抽样：控制标签分布的可拓展训练集随机数据生成...随机数据生成随机数据生成对于测试现有算法和实现随机算法（如随机映射）非常有用。...我们在 mllib.random.RandomRDDs下提供了用于生成弹性分布式数据集（RDDs）的方法，这些数据集包含服从某种分布（如均匀分布、标准正态分布或泊松分布）的独立同分布值。...上表中显示了 MLlib 的正态分布数据生成 API 与 R 和 SciPy 的比较。...我们提供一维RDD[Double]和二维RDD[Vector]支持，因为这两者在 MLlib 函数中都很普遍，而 R 中只有一维， NumPy 中只有随机维数。

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CIKM21「华为」推荐系统 | 因果推断+强化学习：反事实用户偏好模拟

不同之处在于，上述两篇文章都是用反事实推断的思想来对序列推荐中的用户行为序列数据进行生成，而本文是对通用的top-N推荐。...U表示用户画像，R表示推荐列表，S表示用户真实从R中选择的集合。 3. 方法 CPR框架由两部分组成：一是推荐模拟器，负责生成新的训练样本。...3.1.2 F的学习假设训练集为 O=\{(u_i,\mathbf{r}_i,\mathbf{s}_i)\}_{i=1}^N ，分别表示用户，对应的推荐列表和选择集合，由于商品集市非常庞大的，因此无法直接优化...因此利用负采样，公式如下，其中 \{P,Q,w^R\} 为可学习参数， r_i^- 表示负样本的集合，从非推荐列表中随机采样得到。 \alpha=[\alpha_i] 从标准正太分布中采样得到。...以下为所提方法的伪代码，具体来说，目标排序模型首先基于原始数据集进行训练。然后，基于高斯策略生成许多反事实训练样本。最后，基于生成的数据集重新训练目标排序模型。 4.

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gis地理加权回归步骤_地理加权回归权重

地理加权回归是给每一个要素一个独立的线性方程。在GWR中，每一个要素的方程都是由邻近的要素计算得到的。...它是地理加权回归要考虑的最重要的参数带宽对模型平滑程度的影响在GWR中与邻域有关的参数有两个，一个是邻域类型，一个是邻域选择方法。邻域类型可以选择相邻要素数或距离范围。...（注意这里的高斯是高斯核函数，与我们选择的高斯模型不同）系数栅格工作空间是指为模型截距和每个解释变量创建系数栅格表面。这样会生成多个栅格，用于展示各系数在不同要素上的分布强弱情况。...（这里明显可以看出相邻要素数为55时，AIC值更低，如果在选择邻域选项中选择用户指定数量为55时，结果如下图）相邻要素数量为55时，模型拟合度更高分析详细信息这里显示了模型中的要素数据、因变量、解释变量...空间自相关工具输入要素类为GWR 输入字段为标准化残差可以选择将结果生成报表，也可以在运行结果中直接查看空间关系的概念化选择反距离。

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