dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

在上一篇博文<Python中的随机采样和概率分布(一)>(链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15647408.html)中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数.接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例. 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数(pmf) \[P(X = x;\space n, \space p)=\left(\begin{

matlab 全部的随机数函数 (一)Matlab内部函数 a. 基本随机数 Matlab中有两个最基本生成随机数的函数. 1．rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机变量.基本语法: rand([M,N,P ...]) 生成排列成M*N*P... 多维向量的随机数.如果只写M,则生成M*M矩阵:如果参数为[M,N]可以省略掉方括号.一些例子: rand(5,1) %生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式 rand(5) %生成5行5列的随机数矩阵 rand([5,4]) %生成一个

最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

实现对DataFrame对象随机采样 pandas是基于numpy建立起来的,所以numpy大部分函数可作用于DataFrame和Series数据结构. numpy.random.permutation(n)函数可以产生0~n范围内的n个随机数,输出形式为numpy数组. In: import numpy as npsampler = np.random.permutation(10)sampler Out: array([7, 6, 0, 8, 2, 5, 3, 1, 9, 4]) 新建一个(

目录 1. 语言模型 2. n元语法 3. 语言模型数据集 4. 时序数据的采样 4.1 随机采样 4.2 相邻采样 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列,给定一个长度为\(T\)的词的序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\),语言模型的目标就是评估该序列是否合理,即计算该序列的概率: \[ P(w_1, w_2, \ldots, w_T). \] 1. 语言模型 假设序列\(w_1, w_2, \ldots, w_T\)中的每个词是依次生成的,我们有 例如,一段含有4个词的

排序是一种索引机制的一种常见的操作方法,也是Pandas重要的内置运算,主要包括以下3种方法: 排序方法 说明 sort_values() 根据某一列的值进行排序 sort_index() 根据索引进行排序 随机重排 详见后面 本节以新冠肺炎的部分数据为例(读取“today_world_2020_04_18.csv”的国家名.时间.累计确诊.累计治愈.累计死亡这5列) 一.sort_values() 注意:默认情况下sort_values()是升序排列,ascending = Fals表示降序;

Python(包括其包Numpy)中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成.我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数.先来看最基础的功能--随机采样. 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本(所有样本等概率被采),只需要使用random.choice即可: import random res1 = random.choice([0, 1, 2, 3, 4]) print(res1) # 3 2. random.choices(有放回)

技术背景 随机采样问题,不仅仅只是一个统计学/离散数学上的概念,其实在工业领域也都有非常重要的应用价值/潜在应用价值,具体应用场景我们这里就不做赘述.本文重点在于在不同平台上的采样速率,至于另外一个重要的参数检验速率,这里我们先不做评估.因为在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生函数大多也支持了向量化的运算,两者更像是同一种算法的不同实现.所以对于检验的场景,两者的速度区别更多的也是在硬件平台上. 随机采样示例 关于Jax的安装和基本使用方法,读者可以自行参考Jax的官方文档,需要

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

matlab学习笔记 bsxfun函数 最近总是遇到 bsxfun这个函数,前几次因为无关紧要只是大概看了一下函数体去对比结果,今天再一次遇见了这个函数,想想还是有必要掌握的,遂查了些资料总结如下.   函数bsxfun [功能描述]两个数组间元素逐个计算. [应用场合]当我们想对一个矩阵A的每一列或者每一行与同一个长度相等的向量a进行某些操作(比较大小,乘除等)时,我们只能用循环方法或者利用repmat函数将要操作的向量a复制成和A一样尺寸的矩阵,进而进行操作.从MATLAB R2007a开始

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

随机重排序 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series df = pd.DataFrame(np.arange(5*4).reshape(5,4)) df 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 18 19 shuffle 的参数只能是 array_like,而 permutation 除了 array_like 还可以是 in

随机排序函数dbms_random.value()用法:select * from tablename order by dbms_random.value() 行数字段rownum用法:select * from tablename where rownum<=10

hive> select * from account limit 10;OKaccount.accountname     account.accid   account.platid  account.dateid  account.createtime1004210 1004210 6       20180116        2018-01-16 10:39:50.020946754        20946754        0       20170913        2017

使用 numpy.random.choice随机采样: 说明: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 示例: >>> np.random.choice(5, 3) array([0, 3, 4]) >>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([3, 3, 0]) >>> np.random.choice(5,

Matlab调用C语言函数 如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数:double add(double x, double y) { return x + y ;}现在我想要在Matlab中使用它,比如输入:>> a = add(1.1, 2.2)                                                     3.3000要得出以上的结果,那应该怎样做呢?解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matl

最近在用SVM为分类器做实验,但是发现数据量太大(2000k条记录)但是训练时间过长...让我足足等了1天的啊!有人指导说可以先进行一下随机采样,再训练,这样对训练结果不会有太大影响(这个待考证).所以就对数据进行了一下降采样,具体方法如下: shuf data | 其中,我的数据是在txt文件中存储的,基本格式是: record xxxxx record xxxxx record xxxxx record xxxxx ........... record n xxxxx ===========

原文:Matlab随笔之画图函数总结 MATLAB函数画图 MATLAB不但擅长於矩阵相关的数值运算,也适合用在各种科学目视表示(Scientific visualization).本节将介绍MATLAB基本xy平面及xyz空间的各项绘图命令,包含一维曲线及二维曲面的绘制.列印及存档. 基本XY平面绘图命令 Plot 是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标.下例可画出一条正弦曲线: close all; %linspace(5,100,20)和5:5: