Bootstrap又称自展法,是用小样本估计总体值的一种非参数方法,在进化和生态学研究中应用十分广泛.例如进化树分化节点的自展支持率等. Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap伪样本,每个样本是初始数据有放回抽样.通过对伪样本的计算,获得统计量的分布.例如,要进行1000次bootstrap,求平均值的置信区间,可以对每个伪样本计算平均值.这样就获得了1000个平均值.对着1000个平均值的分位数进行计算, 即可获得置信区间.已经证明,在初始样本足够大的情况下,bootstra

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特

百分比抽样和行抽样可以从数据源中随机选择一组数据.这两种task都可以产生两组输出,一组是随机选择的,另一组是没有被选择的.可以将这些选择出的数据发送到开发或者测试服务器上.这个Task的最合适的应用是建立数据挖掘模型然后,使用这些抽样数据来验证这个模型. 编辑这种task,选择要抽取的行数或者 百分比,如图.百分比抽样按百分比从数据源中随机选择数据,行抽样从数据源中随机选择具体的行数.可以对选中的数据和未被选择的数据命名.最后一个选择项是随机取样的参数.如果选择一个固定的参数,每次输出的结果是

将set hive.limit.optimize.enable=true 时,limit限制数据时就不会全盘扫,而是根据限制的数量进行抽样. 同时还有两个配置项需要注意: 1.hive.limit.row.max.size    我理解这个是控制最大的抽样数量 2. hive.limit.optimize.limit.file 我理解这个是抽样的最大文件数量

根据离散离散概率分布抽样是一个常见的问题.这篇文章将介绍运行时间复杂度为O(1)的 alias method 抽样算法思想. 下面举例说明: 比如 a,b,c,d 的概率分别为 0.1,0.2,0.3,0.4.如何编程实现按概率抽样呢? 最简单的方法是生成一个数组:1,2,2,3,3,3,4,4,4,4.然后随机生成一个不大于4的数.这种方法简单易实现,但当随机变量很多时,占用的空间就太大了. 再进一步,可以根据它们的概率密度分布(PDF)生成累积分布(CDF):0.1,0.3,0.6,1.然后

问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10,其描述如下: How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l

4.3 抽样(Sampling) 用基于MapReduce的程序来处理TB级的数据集,要花费的时间可能是数以小时计.仅仅是优化代码是很难达到良好的效果. 在开发和调试代码的时候,没有必要处理整个数据集.但如果在这种情况下要保证数据集能够被正确地处理,就需要用到抽样了.抽样是统计学中的一个方法.它通过一定的过程从整个数据中抽取出一个子数据集.这个子数据集能够代表整体数据集的数据分布状况.在MapReduce中,开发人员可以只针对这个子数据集进行开发调试,极大减小了系统负担,提高了开发效率. 技术2

汇总统计[Summary statistics]: Summary statistics提供了基于列的统计信息,包括6个统计量:均值.方差.非零统计量个数.总数.最小值.最大值. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector; import org.apache.spar

前言: 蓄水池抽样:从N个元素中随机的等概率的抽取k个元素,其中N无法确定. 适用场景: 模式识别等概率抽样,抽样查看渐增的log日志(无法先保存整个数据流然后再从中选取,而是期望有一种将数据流遍历一遍就得到所选取的元素,并且保证得到的元素是随机的算法). 伪代码: init : a reservoir with the size: k for i= k+1 to N M=random(1, i); if( M < k) SWAP the Mth value and ith value end

    1, 使用hive标记random:(如果是mr,就自己标记random值) use ps; set mapred.job.priority=VERY_HIGH; set mapred.job.map.capcity=300; set mapred.reduce.tasks=200;   insert overwrite directory "*" select url, count(1), min(link_found_time), rand() from entry whe

水塘抽样是一系列的随机算法,其目的在于从包含n个项目的集合S中选取k个样本,其中n为一很大或未知的数量,尤其适用于不能把所有n个项目都存放到主内存的情况. 在高德纳的计算机程序设计艺术中,有如下问题:可否在一未知大小的集合中,随机取出一元素?.或者是Google面试题: I have a linked list of numbers of length N. N is very large and I don't know in advance the exact value of N. How

1.理解 问题定义可以简化如下:在不知道文件总行数的情况下,如何从文件中随机的抽取一行? 首先想到的是我们做过类似的题目吗?当然,在知道文件行数的情况下,我们可以很容易的用C运行库的rand函数随机的获得一个行数,从而随机的取出一行,但是,当前的情况是不知道行数,这样如何求呢?我们需要一个概念来帮助我们做出猜想,来使得对每一行取出的概率相等,也即随机.这个概念即蓄水池抽样(Reservoir Sampling). 水塘抽样算法(Reservoir Sampling)思想: 在序列流中取一个数,如

看这篇文章的前提:已经看了PRML中的Adaboost的算法流程 看懂下面的内容必须牢牢记住:Adaboost使用的误差函数是指数误差 文章主要目的:理解样本抽样的权值是为什么那样变化的. 得出的结论:训练第m个基分类器ym时,样本n的抽样权重是fm-1在样本n上的指数误差 当ym将第n个样本分对了时,则权值保持不变,否则权值增加exp{αm}(>1)倍   (1) (2) (3) (1)表示分类器fm的误差函数是指数误差函数 (2)表示分类器fm是一系列的基函数(yl,即基分类器)的加权和,α

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

总括 pandas的索引函数主要有三种: loc 标签索引,行和列的名称 iloc 整型索引(绝对位置索引),绝对意义上的几行几列,起始索引为0 ix 是 iloc 和 loc的合体 at是loc的快捷方式 iat是iloc的快捷方式 建立测试数据集: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'],'c': ["A","B","C"]}) p

问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10,其描述如下: How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l

蓄水池抽样算法简介 蓄水池抽样算法随机算法的一种,用来从 N 个样本中随机选择 K 个样本,其中 N 非常大(以至于 N 个样本不能同时放入内存)或者 N 是一个未知数.其时间复杂度为 O(N),包含下列步骤 (假设有一维数组 S, 长度未知,需要从中随机选择 k 个元素, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下: array R[k]; // result integer i, j; // fill the reservoir array to k do R[i] := S[i] done; /

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================

  知识复习 空间亚线性算法:由于大数据算法中涉及到的数据是海量的,数据难以放入内存计算,所以一种常用的处理办法是不对全部数据进行计算,而只向内存里放入小部分数据,仅使用内存中的小部分数据,就可以得到一个有质量保证的结果. 数据流算法:是指数据源源不断地到来,根据到来的数据返回相应的部分结果.适用于两种情况:第一.数据量非常大仅能扫描一次时,可以把数据看成数据流,把扫描看成数据到来.第二.数据更新非常快,不能把所有数据都保存下来再计算结果,此时可以把数据看成是一个数据流. 在一些情况下,空间亚线

蓄水池抽样——<编程珠玑>读书笔记 382. Linked List Random Node 398. Random Pick Index 从n个数中随机选取m个 等概率随机函数面试题总结         问题:如何随机从n个对象中选择一个对象,这n个对象是按序排列的,但是在此之前你是不知道n的值的.  思路:如果我们知道n的值,那么问题就可以简单的用一个大随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n. 但现在我们并不知道n的值,这个问题便抽