sampling

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我想寫一個函數，它將創建一個數據集的隨機樣本，並且不會替換。在這個例子中，我使用了虹膜數據集。虹膜數據集有150個觀測值，並說我想要10個樣本。我嘗試： #load libraries library(dplyr) # load the data data(iris) head(iris) # name df df = iris # set the number of

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如何根據Java中的概率生成隨機數

我想隨機選擇10％的時間'1'，30％的時間選擇'2'，另外60％選擇'3'。我想知道是否有一種方法允許我在Java中基於這些概率隨機抽樣。謝謝

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R空間多邊形採樣錯誤

我有一個200個縣的形狀文件。我應該如何抽樣以從現有200的子集縣？我曾嘗試使用下面的R代碼裏面嘗試： library(maptools) TXcounties <- readShapePoly("C:/Users/Rvg296/Downloads/TXCountiesShapeFiles/TXCounties.shp") idx <- sample(1:250, 25, replace =

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如何長時間將光傳感器值存儲在數組中？ 1個樣本/ 2秒

我正在爲一個個人項目開發一個應用程序，我將需要稍後在Matlab上處理數據（用於電源要求）。因此，我的目標是每隔兩秒將一個光傳感器的值「存儲」在一個數組中？現在，我可以實時正確顯示傳感器的價值，並根據智能手機的默認頻率顯示在屏幕上！我是Android新手，我每天都在學習哈哈！我只是呆在那裏...最後的目標是將數據發送到數據庫，並稍後創建一個圖表...顯示一個地方的光照強度時間..什麼是最好的存儲請

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張量流中的矩陣變量的更新值，高級索引

我想創建一個函數，對於給定數據X的每一行，只對某些採樣類應用softmax函數，假設2中的K總數類。在簡單的Python代碼似乎像： def softy(X,W, num_samples): N = X.shape[0] K = W.shape[0] S = np.zeros((N,K)) ar_to_sof = np.zeros(num_samples)

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從一列數據集中抽樣分佈

我想創建一個均值的抽樣分佈。我有一個至少有一萬個值的變量x。我想取500個樣本（n = 10），然後用直方圖顯示樣本均值的分佈。我認爲它適用於以下內容，但任何人都可以檢查這是我的意思，並告訴我在apply函數中的2是什麼意思？ x <- rnorm(10000, 7.5, 1.5) draws = sample(x, size = 10 * 500, replace = TRUE) draws

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如何在用戶事件流中隨機抽樣p％的用戶

我正在尋找一種算法，可以從合理抽樣p的用戶百分比的無限列表。一個天真的算法看起來是這樣的： //This is naive.. what is a better way?? def userIdToRandomNumber(userId: Int): Float = userId.toString.hashCode % 1000)/1000.0 //An event listener wi

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在多個索引的Python隨機抽樣

我具有根據以下的數據幀： id_1 id_2 value 1 0 1 1 1 2 1 2 3 2 0 4 2 1 1 3 0 5 3 1 1 4 0 5 4 1 1 4 2 6 4 3 7 11 0 8 11 1 14 13 0 10 13 1 9 我想取出大小爲n的隨機樣本，無需更換，從基於ID_1此表。此

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在R中生成偏斜正態分佈

我想從正態分佈中抽取一個樣本，使其平均值爲例如。 1. 我怎麼能在R中做到這一點？（我看到了離散分佈的例子很多，但不是連續的。）

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WEKA中的分層採樣

如何將數據集分爲原始數據集的75％和25％的訓練和測試集，分別使用分層採樣來保留這些新集中的比例類大小。我試圖用WEKA來做到這一點。「RemovePercentage」過濾器有助於不以分層方式進行，而「StratifiedRemoveFolds」過濾器不會使用百分比進行此操作。我將不勝感激任何幫助或建議。