谁能告诉我,ImageDataGenerator是在训练时随机抽取一批原始数据,还是在每个时期按顺序抽取,就像第一次迭代中的前100个样本,第二次迭代中的第二个100个样本,等等?我需要理解这一点,因为我正在训练卷积自动编码器,并且输入也作为输出在model.fit()中传递。所以两者应该是正确对应的。 该数据集具有3200张大小为360x640的图像。到目前为止,我有这样的想法: gen = ImageDataGenerator()
train_im = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
sh
我有一个很大的表,大约有660万条记录,我想随机抽取10万条记录。
SELECT column FROM table
ORDER BY RAND()
LIMIT 100000
每一张唱片都非常慢。
我还没有找到一个与MySQL/MariaDB一起使用的解决方案来提取10万条记录的随机样本。
请给我建议。
谢谢。
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:
的样本长度从N=1到500不等。对于每个样本长度,抽取6000个样本,并从每个样本中估计平均值。计算每个样本长度的这些平均值的标准差,并以图形表示标准差的减小对应于平方根的缩减。
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。
到目前为止,这是一个项目:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from scipy.stats import gamma
我想重新采样一些大数据(类大小: 8mio vs 2700),我希望通过过采样类2和欠采样类1来获得每个样本的50.000个样本。imblearn似乎提供了过采样和欠采样的组合,但我不明白它是如何工作的。 from collections import Counter
from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from imblearn.under_sampling import TomekLinks
from imblearn.combine import SMOTETomek
smt = SMOTETomek(random_state=1)