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采样技术—Bootstrap

交叉检验核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集错误率与模型拟合效果。常用有留一法、K折交叉验证。...偏差方差权衡:使用训练集数据越多,估计偏差越小,方差越大(相关性越高方差越大)· 统计量:样本X1,…,Xn函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对总体估计都是用统计量作为估计量。...详见1· Bootstrap(自助法)指在训练集里有放回采样等长数据形成新数据集并计算相关参数,重复n次得到对参数估计,计算标准误。...适用于独立样本,样本间有相关如时间序列数据可采用block法分组屏蔽掉进行bootstrap- bootstrap分布与样本分布比较当我们不知道样本分布时候,bootstrap方法最有用。...Bootstrap会受到样本量和采样次数影响· 参数bootstrap Vs.

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pandasresample采样使用

Pandas中resample,重新采样,是对原样本重新处理一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换便捷方法。...降采样:高频数据到低频数据采样:低频数据到高频数据 主要函数:resample()(pandas对象都会有这个方法) resample方法参数 参数 说明 freq 表示采样频率,例如‘M’、‘...5min’,Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值函数名或数组函数,例如‘mean’、‘ohlc’、np.max等,默认是‘mean’,其他常用值由:‘first’、‘last’...kind = None 聚合到时期(‘period’)或时间戳(‘timestamp’),默认聚合到时间序列索引类型 convention = None 当采样时期时,将低频率转换到高频率所采用约定...采样使用文章就介绍到这了,更多相关pandas resample采样内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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FFmpeg之采样demo解析!

前言: 大家晚上好,今天给大家分享FFmpeg里面的采样实践,话不多说,直接开始! 一、采样: 1、什么是采样?...通俗讲,采样就是改变音频采样率、sample format(采样格式)、声道数(channel)等参数,使之按照我们期望参数输出。 2、为什么需要采样?...);如果我们接下来需要使用解码后音频数据做其它操作的话,然而这些参数不一致会导致有很多额外工作,此时直接对其进行采样的话,获取我们制定音频参数,就会方便很多。...3、采样参数解析: sample rate(采样率):采样设备每秒抽取样本次数 sample format(采样格式)和量化精度:这个应该好理解,就是采用什么格式进行采集数据;每种⾳频格式有不同量化精度...*s, // ⾳频采样上下⽂ uint8_t **out, // 输出指针。

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基于Python 语音采样函数解析

因为工作中会经常遇到不同采样声音文件问题,特意写了一下采样程序。 原理就是把采样点转换到时间刻度之后再进行插值,经过测试,是没有问题。 #!...numpy as np def Resample(input_signal,src_fs,tar_fs): ''' :param input_signal:输入信号 :param src_fs:输入信号采样率...:param tar_fs:输出信号采样率 :return:输出信号 ''' dtype = input_signal.dtype audio_len = len(input_signal).../停止一种是实现思路 在使用多线程过程中,我们知道,python线程是没有stop/terminate方法,也就是说它被启动后,你无法再主动去退出它,除非主进程退出了,注意,是主进程,不是线程父进程...for i in range(5): counts += 1 time.sleep(1) print(f'main thread:{counts:04d} s') 以上这篇基于Python 语音采样函数解析就是小编分享给大家全部内容了

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python中resample函数实现采样和降采样代码

rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样 对时间数据细粒度增大,可以把每天数据聚合成一周,可以求和或者均值方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range(...,如果label=left就是指label等于左区间采样 降低时间细粒度,对于采样,主要是涉及到值填充。...那么对应无值地方,用NaN代替。对应方法是asfreq。 用前值填充。用前面的值填充无值地方。对应方法是ffill或者pad。 用后值填充。对应方法是bfill,b代表back。...00 1 2018-01-01 07:00:00 2 2018-01-01 14:00:00 2 2018-01-01 21:00:00 2 Freq: 7H, dtype: int32 总结 采样和降采样一般用在时间序列里面...以上这篇python中resample函数实现采样和降采样代码就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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使用libswresample库实现音频采样

一.初始化音频采样器   在音频采样时,用到核心结构是SwrContext,我们可以通过swr_alloc()获取swr_ctx实例,然后通过av_opt_set_int()函数和av_opt_set_sample_fmt...()函数来设置音频采样参数,最后通过swr_init()函数初始化SwrContext实例即可。...  音频采样用到核心函数是swr_convert(),不过在进行采样时候,需要注意每次要去判断目标采样点个数是否大于最大目标采样点个数,如果大于,需要重新给输出缓冲区分配内存空间。...<<endl; return -1; } } return 0; } 三.将采样数据写入输出文件   在初始化采样时候,我们设置了目标采样格式为...s16p,声道数量为1,所以只需要将dst_data[0]数据写入输出文件即可,下面给出代码: //io_data.cpp int32_t write_packed_data_to_file(uint8

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matlab使用样条插值采样估计INR数据研究

该文件INR.mat包含在五年内对患者进行INR测量。该文件包括一个datetime数组,其中包含每次测量日期和时间,以及一个带有相应INR读数矢量。加载数据。...plot(Date,INR,'o','DatetimeTickFormat','MM/dd/yy') plot([xlim;xlim]',[2 3;2 3],'k:') 重新采样数据以使INR读数均匀分布...使用resample当时在以后每星期五估计病人INR。指定每周一次读数采样率,或等效地,每秒读数1 / (7 × 8 6 4 0 0 )。使用样条插值进行采样。...当INR超出范围时,INR读数之间时间仍然很短。当INR过低时,患者会更频繁地获得读数,因为血栓形成风险会升高。当患者INR在范围内时,读数之间时间稳定增加,直到比率变得太小或太大。...采样大幅波动可能是过冲迹象。然而,华法林对身体有很大影响。华法林剂量微小变化可以大大改变INR,饮食,飞机上花费时间或其他因素也会发生变化。

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时间序列 | 采样及频率转换

采样及频率转换 采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率处理过程。是对原样本重新处理一个方法,是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换便捷方法。...将高频率数据聚合到低频率称为降采样(downsampling) 而将低频率数据转换到高频率则称为升采样(upsampling) 主要参数说明。...', 'e'}, default 'start' 当采样时期时,将低频率转换到高频率所采用约定('start'或'end')。...在用resample对数据进行降采样时,需要考虑两样东西: 各区间哪边是闭合。...采样 open high low close # ts.resample('5min',how = 'ohlc') ts.resample('5min').ohlc() open high low

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使用Imblearn对不平衡数据进行随机采样

这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们采样方法,数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们目标特征是“Claim”。0是多数,1是少数。...目标分布是这样; ? 我们将应用Logistic回归比较不平衡数据采样数据之间结果。该数据集来自kaggle,并且以一个强大不平衡数据集而成名。...我们没有探索性数据分析过程来更好地查看比较结果,这里我们只是做对比,而不考虑真正比赛分数。 ? 在采样方法之前,我们对数据应用了Logistic回归。...欠采样 RandomUnderSampler根据我们采样策略随机删除多数类行。需要注意是,此采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们数据,这种方法就不太合适了。 ?...这些采样方法常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一,这是多数和少数类之间重要区别。

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参数化技巧 - 连续分布采样

参数化(Reparameterization)技巧是一种在机器学习和统计学中常用技术,主要用于将一个随机变量转换成另一个随机变量,同时保证它们概率分布保持不变,在生成模型中有着重要应用。...简介 参数化技巧,就是从一个分布 p_{\theta}(z) 中进行采样,而该分布是带有参数 {\theta} ,如果直接进行采样采样动作是离散,其不可微),是没有梯度信息,那么在BP反向传播时候就不会对参数梯度进行更新...参数化技巧可以保证我们从 p_{\theta}(z) 进行采样,同时又能保留梯度信息。...连续分布采样 我们考虑以下形式: J_{\theta}=\int p_{\theta}(z) f(z) d z 其中 。这样就解决了采样导致梯度不可传递问题。

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【Android FFMPEG 开发】FFMPEG 音频采样 ( 初始化音频采样上下文 SwrContext | 计算音频延迟 | 计算输出样本个数 | 音频采样 swr_convert )

FFMPEG 计算音频采样输出样本个数 VII . FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 VIII . FFMPEG 音频采样 IX . FFMPEG 音频采样输出采样数据字节数计算 X ....FFMPEG 输出样本缓冲区初始化 ---- 音频采样后 , 需要初始化一段内存 , 用于保存采样样本数据 ; 为其分配内存 , 并初始化内存数据 ; /** * 存放采样数据缓冲区 ,...音频采样 : 上面准备好了音频采样所有参数 , 音频采样上下文 SwrContext , 输出样本个数 , 输出缓冲区 uint8_t *data , AVFrame 中封装了输入音频数据内容...FFMPEG 音频采样输出采样数据字节数计算 ---- 1 ....音频采样输出缓冲区准备 /** * 存放采样数据缓冲区 , 这个缓冲区存储 1 秒数据 * 44100 Hz 采样率 , 16 位采样位数 , 双声道立体声 , 占用内存 44100

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pandas高级操作:list 转df、采样

文章目录 list转数据框(Dataframe) pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框(Dataframe) # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框(Dataframe) from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[...5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) # 将包含不同子列表列表转换为数据框...a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表[1,2,3,4]和[5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入 print(data) pandas...读取无头csv import pandas as pd df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头,不把第一行作为每一列索引 data

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Python 批量采样、掩膜、坡度提取

今日分享: 后台回复“批量”可以获取批量采样、批量掩膜、批量坡度提取和批量分区统计代码,不过你们懂得。 01 主要内容 ?...1.以30m空间分辨率DEM数据为基础数据采样为40、50、60、70、80、90、100、110、120 m共10组不同分辨率DEM。 2....使用ArcPy进行处理 1.1 将五景DEM数据镶嵌起来然后利用ArcPy进行批量采样,具体代码如下所示: import arcpy in_raster = r"C:\Users\Admin\Desktop...Tips: 在编写ArcPy代码进行DEM数据批量采样时候出现了报错,经过排查发现主要原因是因为out_raster = out_raster_workspace +"resample_" + str...(n) + ".tif"这一句代码出现了错误,我们对DEM数据进行采样,从30米到120米一共有10景DEM数据,输出每个DEM名称肯定是不一样,都是根据DEM数据分辨率来进行命名,采用Python

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输出不同像元大小批量采样方法

本文主要介绍内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小批量采样方法 刚开始我思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出,结果输出图像都是一个像元大小(以下模型为错误演示...) 后来经过思考发现,采样工具输出像元大小数据类型为“像元大小xy”,而For循环输出数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出值转化为“像元大小xy...”就可以了 将值作为表达式添加到“计算值”工具中,然后再将计算值工具所输出value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder时候,如果数据类型不对,应该也都可以使用计算值工具来进行转换...(计算值工具里面的数据类型还挺多) 之后就很简单了,输出文件名称用行内变量替换为像元大小值,直接运行工具就好了 顺手我将这个模型做成了一个工具,因为我gis版本为arcgis10.6,低版本可能会出现不兼容...例如,如果起初值为 10,终止值为 100,每次增加量为10进行递增,则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40,…100栅格数据

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输出不同像元大小批量采样方法

本文主要介绍内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小批量采样方法 刚开始我思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出,结果输出图像都是一个像元大小(以下模型为错误演示...后来经过思考发现,采样工具输出像元大小数据类型为“像元大小xy”,而For循环输出数据类型为值 ? ?...将值作为表达式添加到“计算值”工具中,然后再将计算值工具所输出value数据类型设为“像元大小xy” ? ?...同理如果我们在使用ModelBuilder时候,如果数据类型不对,应该也都可以使用计算值工具来进行转换(计算值工具里面的数据类型还挺多) ?...则会输出像元大小为10,20,30,40,…100栅格数据

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ffplay源码分析6-音频采样

音频采样 FFmpeg解码得到音频帧格式未必能被SDL支持,在这种情况下,需要进行音频采样,即将音频帧格式转换为SDL支持音频格式,否则是无法正常播放。...音频采样涉及两个步骤: 1) 打开音频设备时进行准备工作:确定SDL支持音频格式,作为后期音频采样目标格式 2) 音频播放线程中,取出音频帧后,若有需要(音频帧格式与SDL支持音频格式不匹配...)则进行采样,否则直接输出 6.1 打开音频设备 音频设备打开实际是在解复用线程中实现。...,打开音频设备后,将实际音频参数存入输出参数is->audio_tgt中,后面音频播放线程用会用到此参数,使用此参数将原始音频数据采样,转换为音频设备支持格式。...is->audio_buf1) return AVERROR(ENOMEM); // 音频采样:返回值是采样后得到音频数据中单个声道样本数

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时间序列采样和pandasresample方法介绍

采样是时间序列分析中处理时序数据一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。...例如以不规则间隔收集数据,但需要以一致频率进行建模或分析。 采样分类 采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据频率或粒度。这意味着将数据转换成更小时间间隔。...2、Downsampling 下采样包括减少数据频率或粒度。将数据转换为更大时间间隔。 采样应用 采样应用十分广泛: 在财务分析中,股票价格或其他财务指标可能以不规则间隔记录。...采样过程 采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样时间序列数据。该数据可以采用各种格式,包括数值、文本或分类数据。 确定您希望重新采样数据频率。...采样是时间序列数据处理中一个关键操作,通过进行采样可以更好地理解数据趋势和模式。 在Python中,可以使用Pandas库resample()方法来执行时间序列采样。 作者:JI

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