两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...从具体操作上，两者都需要选取一定的变量作为分组依据，并且都需要根据各组/总体的数量比例对样本结果进行加权。...而配额抽样则不要求随机抽样，可以使用其他的非概率抽样，比如雪球抽样。第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。...关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。并且尤其随机抽样或者系统抽样的产生，避免了一些外在的偏差。比如，在配额抽样中，看上去友好的人有更高的几率被抽到。但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。
基于我们的线上环境，若我们的部署规模相对较小，最多只有一位数的机器，并且由于种种原因，我们无法基于云平台享受无服务器容器技术带来的便利、高效，那么将 Docker 与 Traefik 结合可能将会是一个最为理想的选择...其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。... Traefik 2.x 进行加权负载平衡 事情即将开始变得越来越复杂了。。。...接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。
基于我们的线上环境，若我们的部署规模相对较小，最多只有一位数的机器，并且由于种种原因，我们无法基于云平台享受无服务器容器技术带来的便利、高效，那么将 Docker 与 Traefik 结合可能将会是一个最为理想的选择...其简要示意图如下所示： 因此，我们需要让 Traefik 在相同服务的 Docker 容器之间进行加权负载平衡。...基于 Traefik 1.x 进行加权负载平衡 其实，从官方给予的相关文档可以看出，基于 Traefik 1.x 的灰度相对而言，还是较为简单。...Traefik 2.x 进行加权负载平衡 事情即将开始变得越来越复杂了。。。...接踵而来的便是“加权循环服务（WRR）“。 WRR 能够基于权重在多个服务之间进行负载平衡。
一、背景 在 DMP 的人群画像或者商品画像等的应用中，有一类常见的打分需求：旨在基于一些 transactions，为两种关系打上一个归一化的分数。...比如基于一个用户的购买商品行为对该用户购买类目意愿打分，该文章讨论如何在考虑时间因素的情况下给用户打分。 二、要求 transaction 发生的时间越近，其所占的比重越大,且减小的速度越来越慢。...基于这个需求，很容易让人想到基于热力学的牛顿冷却定律：物体的冷却速度，与当前温度与室温之间的温差成正比。 换成数学语言表达： 其中H为室温，初始时刻的温度为： ?...其中α>0为与物体有关的常数,为负数表示当物体温度高于室温的时候，物体温度会下降，但当物体温度低于室温的时候会上升。 对于上个公式，两边取积分: ? ?...我们希望通过平移和拉伸，对于上面的 [ -15,2 ] 的区间映射做映射： ? 符合要求，然后 0-1 的分数再乘以 100，将其转成 0-100 的归一分数。 -The End-
逻辑回归与条件概率 要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。...即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为 odds = p/(1 - p) p代表正事件发生的概率，指的是要预测的事件。...： 图片 这里的p(y=1|x)是给定特征值x，样本分类标签为1的概率。...学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。...预测概率可以通过阈值函数简单的转化为二元输出 等同于下面的结果 学习逻辑代价函数的权重 学习了如何使用逻辑回归模型来预测概率和分类标签，现在来探究一下如何拟合模型的参数。
我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆概率加权 IPWRA：具有回归调整的逆概率加权 AIPW：增强的逆概率加权 我们将保存第2部分的匹配估算器。 ...与对观测数据进行的任何回归分析一样，因果关系的解释必须基于合理的基础科学原理。 介绍 我们将讨论治疗方法和结果。 一种治疗可能是新药，其结果是血压或胆固醇水平升高。...ATE是每个母亲吸烟时出生体重与没有母亲吸烟时出生体重之间差异的平均值。 IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为p i。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。...我们将对吸烟者的观测值加权为1 / p i，以便当成为吸烟者的可能性较小时，权重将较大。我们将对不吸烟者的观察加权1 /（1- p i），以便当不吸烟者的概率较小时，权重将较大。
接下来，它对截至当前时间点的初始预测执行加权投票，以报告经过改进的最终预测。...{C_k}} \right)}}{{p(x)}}\tag{1} 其中 是 类的先验概率， 是证据（特征向量）的概率。...(b) 整个实验在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。 (c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图 图 5....(a) 不同投票权重集的响应阶段的准确性。 (b) 响应阶段在不投票（滑动窗口）、累积窗口和基于投票（具有基于准确性的权重）中的准确性。...(c) 所有记录会话中 a 和 b 部分显示的所有曲线的平均精度箱形图。 本文介绍了用于BCI领域的一个因果、数据高效且准确的尖峰神经解码器，该解码器利用先前时间窗口的加权投票来估计运动意图。
这个是kaggle上的一个基础项目，目的是探测泰坦尼克号上的人员的生存概率，项目地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 网上基于这个项目其实可以找到各种各样的解决方案，我也尝试了不同的做法...但是实际的效果并不是十分好，个人尝试最好的成绩是0.78468，一次是基于深度神经网络，另外一次就是基于当前的随机森林的模型。...percentage': prediction[:,0], }) # list to series se = pd.Series(prediction.tolist()) series = [] # 将概率转换为生存状态...2017/09/kerasdeep-learning_32.html ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《基于...RandomForestClassifier的titanic生存概率分析》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8erandomforestclassifier
SoftPool使用softmax进行加权池化，能够保持特征的表达性并且是可微操作。...目前的池化方法大多基于最大池化或平均池化，虽然计算很快内存占用少，但其有很大的提升空间，主要在于更好地维持特征图的重要信息。...[a9f5fb971632e27f06d77e49bd41564c.png] 为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。...在得到权重$w_i$后，通过加权区域$R$内的特征值得到输出： [fb9183f07c6f3b2aec5d7d021e378cb9.png] SoftPool能够很好地参照区域内的激活值分布，服从一定的概率分布...，而基于最大池化和平均池化的方法的输出则是无分布的。
目前的池化方法大多基于最大池化或平均池化，虽然计算很快内存占用少，但其有很大的提升空间，主要在于更好地维持特征图的重要信息。 ? ...为此，论文提出了SoftPool，基于softmax加强进行特征图的池化操作。从实验结果来看，SoftPool在保持计算和内存高效的情况下，能够很好的保留特征图的重要信息，提升模型的准确率。...权重 能够保证重要特征的传递，区域 内的特征值在反向传递时都至少会有预设的最小梯度。在得到权重 后，通过加权区域 内的特征值得到输出： ? ...SoftPool能够很好地参照区域内的激活值分布，服从一定的概率分布，而基于最大池化和平均池化的方法的输出则是无分布的。...SSI、Pix Sim和EMD为3种不同的相似度度量方法，这里主要对比特征的丢失以及计算性能。SoftPool虽然加入了softmax加权，但其速度依然很快。
基于BG/NBD概率模型的用户CLV预测 小P：小H，我们最近想预测下用户的生命周期价值，有没有什么好的方法啊？ 小H：简单啊，用户每月平均花费用户平均寿命。...小P：额，你懂的模型那么多，就不能直接利用算法预测每个用户的CLV吗？ 小H：这...，那好吧，有个BG/NBD概率模型可以依据用户的RFM进行预测 如果你想知道用户是不是流失了呢？...BG/NBD概率模型都可以解决。但是该模型不能预测周期性消费的客户，因为它只关注T时段内的交易。...，逆尺度参数为α的gamma分布 流失假设1：每个用户在交易j完成后流失的概率服从参数为p(流失率)的几何分布 流失假设2：用户的流失率p服从形状参数为a，b的beta分布 联合假设：每个用户的交易率λ...() output_21_0 暖红色为大概率存活的用户 冷蓝色为大概率流失的用户 预测下个时期的购买量 # 预测用户下个时期（t）的预期购买量 t = 30 df_model_finall['predicted_purchases
这是对白的第 89 期分享 作者 l 滑块太阳 出品 l 对白的算法屋 大家好，我是对白。 今天给大家介绍一个NLP领域文本匹配新SOTA：S-SimCSE。...Dropout rate 采样 本文不是使用固定的dropout rate，而是从一个预定义的分布抽样dropout rate。...本质更像是超参数搜索的随机搜索，可以将dropout rate限制到一个区间如[0,0.3]采样，或者干脆[0.05,0.1,0.015,0.20.....]网格搜索。...本文的新意在于采用不同的dropout rate。 句子掩码策略 dropout只在全连接层之前使用。具体地说，让 表示第l层(全连接层)的第i个句子的输出向量。 和 是第l层的权重和偏差。...标准全连接层的前馈操作可以表示为： 对于小批处理中的每个句子，我们使用从分布τ中采样的dropout rate采样一个新掩码。这样可以在一次前向传播过程中得到不同的子网络。
3、使用加权点更新分布（M步） 4、重复2和3，直到收敛 model = GeneralMixtureModel.from_samples(NormalDistribution, 2,...X) GMM不限于高斯分布 单个指数分布不能很好的数据进行建模 model = ExponentialDistribution.from_samples(X) 两个指数混合使数据更好的模拟 model...一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 P(M|D)= P(D|M)P(M) / P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization 基于数据建立一个简单的分类器...似然函数本身忽略了类不平衡 先验概率可以模拟分类不平衡 后验模型更真实地对原始数据进行建模 后者的比例是一个很好的分类器 model = NaiveBayes.from_samples(NormalDistribution.../ P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization Naive Bayes does not need to be homogenous 不同的功能属于不同的分布
（3）水库抽样 现在需要我们在有限的存储空间里解决无限的数据（含有海量数据的数据流）等概率抽样的问题。 我们首先从最简单的例子出发：要求我们在任意时刻只能存储一个数据，但要保证等概率的抽样。...加权抽样 首先来解释加权：加权是通过对总体中的各个样本设置不同的数值系数(即权重)，使样本呈现希望的相对重要性程度。 那么在抽样时为什么要加权呢？...轮廓加权：多因素加权，目标加权不同(一维的)，轮廓加权应用于对调查样本相互关系不明确的多个属性加权；面对多个需要赋权的属性，轮廓加权过程应该同时进行，以尽可能少的对变量产生扭曲。 ? 5....03 基于阿里云的抽样和过滤实现 在阿里云中，提供了多种抽样和过滤的选择。我们用下面这个例子来说明抽样和过滤的使用方法。 《权力的游戏》是一部中世纪史诗奇幻题材的美国电视连续剧。...▲过滤结果 抽样结果分别如下： 加权抽样如图： ? ▲加权抽样结果 分层抽样如图： ? ▲分层抽样结果 随机抽样如图： ?
我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆概率加权 IPWRA：具有回归调整的逆概率加权 AIPW：增强的逆概率加权 与对观测数据进行的任何回归分析一样，因果关系的解释必须基于合理的基础科学原理...ATE是每个母亲吸烟时出生体重与没有母亲吸烟时出生体重之间差异的平均值。 IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为_p i_。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。...我们将对吸烟者的观测值加权为1 / _p i，_以便当成为吸烟者的可能性较小时，权重将较大。我们将对不吸烟者的观察加权1 /（1- p i），以便当不吸烟者的概率较小时，权重将较大。...Journal of Econometrics 155: 138–154. ---- 本文选自《Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW》。
我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆概率加权 IPWRA：具有回归调整的逆概率加权 AIPW：增强的逆概率加权 与对观测数据进行的任何回归分析一样，因果关系的解释必须基于合理的基础科学原理...ATE是每个母亲吸烟时出生体重与没有母亲吸烟时出生体重之间差异的平均值。 IPW：逆概率加权估计器 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...为了获得类似的结果，我们将对较低年龄段的吸烟者和较高年龄段的不吸烟者进行加权，而对较高年龄段的吸烟者和较低年龄段中的不吸烟者进行加权。...一旦我们拟合了该模型，就可以为数据中的每个观察获得预测Pr（女人抽烟）。我们称这个为_p i_。然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。...我们将对吸烟者的观测值加权为1 / _p i，_以便当成为吸烟者的可能性较小时，权重将较大。我们将对不吸烟者的观察加权1 /（1- p i），以便当不吸烟者的概率较小时，权重将较大。
data_sample)[1] #获取数据集记录条数 val <- sample(m, size =round(m/3), replace = FALSE, prob= rep(1/m, m)) #抽样...，选取三分之二的数据作为训练集。 ...我们的logistic回归使用的是二项分布族binomial。Binomial族默认连接函数为logit，可设置为probit。...data.frame(predict=prdict_res, real=real_sort); #查看数据产生概率和实际分类的关系 data.frame(predict=ifelse(prdict_res...>0.5, "virginica", "versicolor"), real=real_sort); #根据数据产生概率生成预测分类 table(data.frame(predict=ifelse
data_sample)[1] #获取数据集记录条数 val 抽样...，选取三分之二的数据作为训练集。 ...我们的logistic回归使用的是二项分布族binomial。Binomial族默认连接函数为logit，可设置为probit。...data.frame(predict=prdict_res, real=real_sort); #查看数据产生概率和实际分类的关系 data.frame(predict=ifelse(prdict_res...>0.5, "virginica", "versicolor"), real=real_sort); #根据数据产生概率生成预测分类 table(data.frame(predict=ifelse
朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下 ? 通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。...在统计概率的过程中，会遇到某个条件组合的频数为0的情况，称之为零概率问题，此时直接带入公式会导致整个概率为零。...对于连续型的变量，为了计算对应的概率，此时又引入了一个假设，假设特征的分布为正态分布，计算样本的均值和方差，然后通过密度函数计算取值时对应的概率 ? 示例如下 ?...在scikit-learn中，根据数据的先验分布，提供了以下多种朴素贝叶斯的方法 1. GaussianNB, 基于高斯分布的朴素贝叶斯 2....MultinomialNB, 基于多项式分布的朴素贝叶斯 3. BernoulliNB,基于二项分布的朴素贝叶斯 4.
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