sampling相关内容
当我将 AudioRecord 对象的采样率设置为 44100 时，出现错误.当它是 22050 时它工作正常. 02-16 10:45:45.099 24021-24021/com.vlad.jackcomms E/AudioRecord:frameCount 1024 02-16 10:45:45.099 24021-24021/com.vlad.jackcomms E/AudioRe
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我正在处理 [minValue,maxValue] 之间的值，我想在此范围之间创建一个值向量.但我想要更多接近 minValue 的值. 示例: 分钟 = 1最大值 = 100 向量 = [1,1.1,1.5,2,3,5,10,15,30,50,100]; 类似的东西. 目标是在最小值附近更准确. 可以实现吗? 解决方案 您可以从以恒定步长(例如 0.1
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我有一个包含五个项目的向量. my_vec 如果我想将这些值重新排列成一个新的向量(shuffle)，我可以使用 sample(): shuffled_vec 简单 - 但 sample() 函数只给了我一种可能的洗牌.如果我想知道所有可能的改组组合怎么办?各种“combn"函数似乎没有帮助，expand.grid() 给了我所有可能的组合 with 替换，当我需要它时没有替换.执行此
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我想我在下面的代码中遗漏了一些东西. from sklearn.model_selection import train_test_split从 imblearn.over_sampling 导入 SMOTE# 分成训练集和测试集# 测试计数向量化器X = df[['垃圾邮件']]y = df['值']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_s
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所以我有一些数据包含大约一百万个 (r, phi) 坐标，以及它们的强度.我想以网格模式对这些数据进行采样，这样我就可以减少使用的内存并更快地绘图.但是，我想对 X,Y 中的数据进行采样，因为我会将坐标转换为 (X,Y) 坐标以绘制它们. 我想我可以使用网格来制作一个我想要采样的模板，但我被困在下一步. 我似乎无法在 google 或这里找到任何有用的搜索，但如果这个问题太简单，我深表
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我正在开发一个处理音频数据的应用程序.我正在使用 java(我添加了 MP3SPI、Jlayer 和 Tritonus).我正在将音频数据从 .wav 文件提取到字节数组.我正在使用的音频数据样本是 16 位立体声. 根据我读过的一个样本的格式是: AABBCCDD 其中 AABB 代表左声道和 CCDD 右声道(每个声道 2 个字节).我需要将此示例转换为双值类型.我正在阅读有
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我有这组数据 2016-08-09 12:39:00,536.7841,536.7849,536.6141,536.7849,0.6562016-08-09 12:40:00,536.6749,536.6749,536.6749,536.6749,0.26422016-08-09 12:41:00,535.84,535.84,535.615,535.615,0.3482016-08-09 12:
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我有以下数据集 id1 在 df 中，我观察到的 40% status 是“2".我正在寻找一个函数来从 df 中提取 10 个观察值的样本，同时保持上述比例. 我已经看到 从 R 中的数据帧分层随机抽样 但它不是在谈论比例. 解决方案 您可以尝试我的“splitstackshape"包中的 stratified 功能: 库(splitstackshape)分层(df，“状态"
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我正在模拟一维对称随机游走过程: y[t] = y[t-1] + epsilon[t] 其中白噪声由 epsilon[t] ~ N(0,1) 在时间段 t 表示.在这个过程中没有漂移. 另外，RW是对称的，因为Pr(y[i] = +1) = Pr(y[i] = -1) = 0.5. 这是我在 R 中的代码: set.seed(1)t=1000epsilon=sample(c(-1
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如果我想对数字进行采样以创建向量，我会这样做: set.seed(123)x 如果我想抽取 20 个总和为 100 的随机数，然后抽取 30 个数字但总和仍然为 100，该怎么办.我想这将比看起来更具挑战性.?sample 并在 Google 上搜索并没有为我提供线索.如果与所需的总和不够接近(例如在 5 以内)，我想可能需要一些时间来进行采样然后拒绝. 有没有更好的方法来实现这一目标
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我想要实现的是从每个组中获取 10% 的样本(这是 2 个因素的组合 - 新近度和频率类别).到目前为止，我已经考虑过包 sampling 和函数 strata().这看起来很有希望，但我收到以下错误，很难理解错误消息以及错误或如何解决这个问题. 这是我的代码: >d[1:10,]日期 id_email_op 新近频率 r_cat f_cat1 29.8.2011 19393 294 1
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请问当前数据集的API是否允许实现过采样算法?我处理高度不平衡的阶级问题.我认为在数据集解析(即在线生成)期间对特定类进行过采样会很好.我已经看到了rejection_resample 函数的实现，但是这会删除样本而不是复制它们，并且它会减慢批处理的生成速度(当目标分布与初始分布大不相同时).我想实现的是:举个例子，看它的类概率决定是否复制它.然后调用 dataset.shuffle(...) d
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这里解释功能numpy.random.choice.但是，我对第三个参数 replace 感到困惑.它是什么?在什么情况下它会有用?谢谢！ 解决方案 控制样本是否返回样本池.如果您只想要独特的样本，那么这应该是错误的.
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设计我的分层样本 图书馆(调查)设计
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我正在尝试在 Python 中以 10Khz 的频率对信号进行采样.尝试运行此代码时没有问题(1KHz): import sched, time我 = 0def f(): # 采样函数s.enter(0.001, 1, f, ())全球我我 += 1如果我 == 1000:我 = 0打印“一秒"s = sched.scheduler(time.time, time.sleep)s.enter(0
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我需要从列表中取出一组受试者样本，将他们指定为控制组，以便进行一项研究，该研究必须具有相似的变量组成.我正在尝试使用示例函数在 R 中执行此操作，但我不知道如何为每个变量指定不同的概率.假设我有一个带有以下标题的表格: ID 名称广告系列性别 我需要一个包含 10 个主题的样本，其中包含以下广告系列属性的组成: D2D --> 25% F2F --> 38% TM -
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我有以下问题.在来自 N 个科目的数据集中，我每个科目都有几个样本.我想在数据集上训练一个模型，但我想确保在每次重采样中，在训练集中没有受试者的重复. 或者，我会按主题阻止交叉验证.这可能吗? 如果没有 caret 包，我会做类似的事情(模拟代码) subjects
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我目前正在使用随机选择颜色的 PHP 代码:
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我一直认为 set.seed() 只会让随机变量生成器(例如，rnorm)为任何特定的输入值集生成唯一的序列.> 然而，我想知道，为什么当我们设置 set.seed() 时，函数 sample() 不能正确地完成它的工作? 问题 具体来说，给定下面的例子，有没有一种方法可以在 rnorm 之前使用 set.seed 但samplesample，/code> 仍会从此 rnorm 生成
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我正在数据集上运行分层样本，其中我将样本保存在名为 df 的数据帧上.在 df 上运行计数时，每次运行计数(不重新运行分层采样)时，它都会给我不同的计数，就好像每次对 df 进行操作时，我的数据都会重新采样.我有一个种子设置为 12，我使用 spark 函数 sampleBy. 我是 Spark 新手，这正常吗?我该如何解决这个问题? 解决方案 如果没有代码，有点难以确定，但是，如果
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