我有一个有数百万行的Dataframe，为了创建一个模型，我使用dataset.sample(int(len(dataset)/5))从这个数据集中随机抽取了一个样本，它从对象的轴返回一个随机的项目样本现在我想验证样本是否不会从总体中失去统计意义，即确保样本的每个特征(列)的概率分布对于整个数据集(总体)具有相同的概率分布。我既有数字特征，也有分类特征。如何在Python中</em
浏览 102提问于2020-12-18得票数 2
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我有一个3Dnumpy数组，其中包含最后一维中每个类别的概率。import softmax
probabilities = softmax(array, axis=2) 如何从具有这些概率的分类分布中进行抽样
浏览 27提问于2020-07-12得票数 3
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对于目标函数true和分布D，低渗h的f错误是低势h对根据D绘制的实例x进行错误分类的概率，计算结果如下：对于目标函数sample和数据示例S，低势h的D9错误是h错误分类的比例：哪里
\delta (f(x)\
浏览 0提问于2020-08-01得票数 1
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据我所知，负采样随机抽样的K negative samples来自一个噪声分布，P(w)。噪声分布基本上是频率分布+对词的一些修正。通常我们选择K = 5 ~ 20阴性样本。第二个方程似乎没有显示从噪声分布中“随机抽取”单词的任何东西。k在红色盒子里的意思是什么？
dist = {'
浏览 0提问于2019-04-24得票数 3
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这些pdf中的每一个都是相互依赖的，并且是一个未知的底层pdf的条件样本，提供了来自前一时间步骤的信息。我的目标是创建一个由矩阵表示的P(A，B)的曲面(编辑:由于@Roberts的建议，我现在有点不确定该如何构造它)。然后，我想为这个曲面创建一个归一化的(即0,1)累积分布函数，这样我就可以从表面随机取样。(在Matlab中)
在2D中，这只是一个计算pdf的cumsum的问题。
浏览 3提问于2014-06-02得票数 0
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似乎如果它是相同的分布，从numpy.random中随机抽取样本比从scipy.stats.-.rvs中抽取样本更快。我想知道是什么原因造成了两者之间的速度差异？
浏览 2提问于2010-10-23得票数 14
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关于储层取样的问题
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当我使用这种方法为训练机器学习分类算法抽取一个非常大的数据集时，我想知道如何使我的管道对样本间类分布的波动具有鲁棒性。
例如，假设我正在处理一个二进制分类问题。然而，在我看来(认为我可能是错的)，我可能会偶然地画一个样本，其中的类分布与大量数据中的分布有很大的不同。如果这是正确的推论，有人能告诉我如何补救吗？如果油藏取样不是答案，那么在这种情况下(除了使用分布式环境)，还有什么其他
浏览 0提问于2015-09-11得票数 3
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X <- rnorm( 25 )将从标准正态分布中产生大小为25的单个样本。还有:然后我想均匀地随机选择这1000个样本中的一个，并引导它
浏览 5提问于2017-02-24得票数 0
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实现随机抽取器
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随机抽取器是一个函数，它从高熵分布中抽取一个输入，输出一个接近均匀分布的值。它与PRG略有不同。PRGs采用均匀分布的采样输入，输出较大的长度字符串，计算上与均匀字符串是无法区分的。随机抽取器从高熵分布中抽取输入样本，输出较小的长度字符串，在统计上接近均匀分布。
在我的方案中，我使用随机抽取器。在该方案中，提取器从</e
浏览 0提问于2018-12-20得票数 4
这个变量本质上是从高斯中抽取的样本的均值和标准差之间的相互作用，我试图看看这个分布可能是什么样的。下面是我想做的，任何帮助都是非常感谢的。根据高斯分布，生成一个变量x的1000个个体集合，从该分布中抽取50个随机样本进行替换，计算出每个样本的x均值和标准差，创建一个交互变量y，通过乘以每个样本x的均值和标准差来计算，绘制y的分布。
浏览 3提问于2022-10-24得票数 0
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增加深度学习输出的随机性
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我有simpleRNN风格的模型 model = Sequential() model.add(Dense(n_hidden, activation="linear")) opt = Adam(lr=0.001)
model.compile(lo
浏览 1提问于2020-12-20得票数 0
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简略在教程中，在generate_text()函数中使用了方法来决定在RNN输入旁边传递哪个字符来生成序列。
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
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在我前面题为"“的问题之后，我想从一组>2000的数字中抽取样本，这些数字是从测量中收集的。我想要执行几个测试(每次测试最多取10个样本)，同时在整个测试过程中以及在每个测试中(尽可能多地)保持概率分布。现在，我不是完全随机抽样，而是将数据划分为5个分位数，在10个测试中，我从每个分位数中抽取了2个数据元素，对每个分位数中的数据数
浏览 0提问于2015-09-13得票数 1
有没有办法使用python从矩阵正态分布()中随机抽取样本？Numpy具有从一维正态分布和多元正态分布绘制的功能，但我在矩阵正态分布上找不到任何东西。谢谢。
浏览 4提问于2017-02-07得票数 1
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向图像添加像素独立噪声
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我的问题很简单:我有一个图像，我想在图像中添加像素独立的噪声。噪声可以从任何分布导出，例如高斯分布。numpy/scikit中有哪些可用模块-学习做同样的事情？没有一个模块明确表示，如果我多次从分布中抽取样本，则这些抽取将是独立的。 谢谢你的建议。
浏览 12提问于2019-03-02得票数 0
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我的目标是绘制500个样本点，取其平均值，然后从分布中抽取6000次。基本上：
我试着用伽马分布来做这件事，但是我所有的标准差都是零的.我不知道为什么。当我试图<em
浏览 8提问于2021-05-13得票数 0
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我想用 1 - e^(-x^2)从概率分布中抽取样本。
在python/scipy/等中是否有一种方法可以使您从一个概率分布中取样，只给出它的CDF？
浏览 2提问于2020-03-06得票数 1
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我正在从中绘制一些样本。在我的第一个实验中，我抽取了1000个样本，对于第二个实验，我从这个分布中抽取了10,000个样本。(由于这是指数分布，MLE将只是样本平均值，因此在我的第二个实验中，MLE应该更接近真实密度)。
我如何在Python中做这样的比较呢？我知道如何在matplotlib中绘制图形，但在这里我不知道应该使用哪
浏览 2提问于2011-10-26得票数 5
现在出现了新的数据，对于数据中的一个给定变量，我们发现分布发生了变化(例如，随着“年龄”的增加，突然就没有那么多老年人了，等等)。我如何从旧的数据集中抽取一个关于移位变量的样本，以便分布能够模仿新的数据分布？
浏览 0提问于2020-05-22得票数 1
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文本数据集(NLP)抽样方法
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我正在处理两个文本数据集，一个是68k文本样本，另一个是100k文本样本。我已将文本数据集编码为bert嵌入。要快速检查不同的模型，最好的方法是从整个种群中获取一小部分数据集，并将其提供给不同的算法。最后，选择最优算法对整个数据集进行拟合。我计划至少从68k数据集中抽取10k样本子集，从100 k数据集中抽取10k子集。我可以从68k中随机选择10k，但这种方法并不是最好的取样方法。对于如何
浏览 0提问于2020-08-30得票数 1
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