如何从我的数据集中随机抽取50个文件，每个文件在shell脚本中具有相同的概率？ - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

【小白学ML】随机森林全解（从bagging到variance）

3 神秘的63.2% 一般被大家知晓的是：随机森林中每一次采样的比例是63.2%。这个比例到底是怎么确定的呢？在某手的面试中，我被问到了这个相关的问题，奈何学艺不精，哎。...我们假设表示第k次抽样抽取到不同样本的概率。那么则表示第k-1次抽样抽取到不同样本的概率。...6 随机森林的特点 6.1 优点在当前的算法中，具有极好的准确率能够运行在大数据上能够处理具有高维特征的输入样本，不需要降维能够计算各个特征的重要度能够防止过拟合其实在一些大数据竞赛中，随机森林也是我第一个会尝试的模型哦...棵树；表示第i棵树所使用的训练集，是使用bagging的方法，从所有训练集中进行行采样和列采样得到的子数据集。...这里所有的，都是从所有数据集中随机采样的，所以可以理解为都是服从相同分布的。所以不断增加B的数量，增加随机森林中树的数量，是不会减小模型的偏差的。

1.6K1 0

强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录

3.4.1 命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，抽取的类别没有限制，用户可以自己定义。...text: 原始文本数据。 entities: 数据中包含的Span标签，每个Span标签包含四个字段： id: Span在数据集中的唯一标识ID。...relations: 数据中包含的Relation标签，每个Relation标签包含四个字段： id: (Span1, Relation, Span2)三元组在数据集中的唯一标识ID，不同样本中的相同三元组对应同一个...备注：默认情况下 doccano.py 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集每次执行 doccano.py 脚本，将会覆盖已有的同名数据文件在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果...对于从doccano导出的文件，默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。

21.5K6 3

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

二、样本样本是用于观测或调查的一部分个体,是从总体中抽取的所要考查的元素总称,样本中个体的多少叫样本容量。比如,在水质检验时,从河水中采的水样,在临床化验中,从病人身上采的血液都是样本。...统计抽样必须满足随机选取样本的条件,同时运用概率论评价样本结果这两个特征。那么如何抽取样本？这里有两个抽取的基本准则，一是抽取的样本要具有代表性二是尽量减少误差。...随机抽样要求严格遵循概率原则,每个抽样个体被抽中的概率相同,并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时,它的主要特征是从总体中逐个抽取。随机抽样主要有2种方法,抽签法和随机数法。...19.2样本比例的抽样分布样本比例函数是指从总体中随机抽取容量为n的样本,某一特征出现次数占样本容量n的比例，其抽样分布就是样本比例函数的概率分布。...比如,特征可以是产品 19.3样本方差抽样分布样本方差抽样分布是从总体中重复随机抽取容量为n的样本数据,对每次抽样都计算样本方差,所有样本方差可能的取值形成的概率分布。

4631 1

深度学习的动机与挑战之-流形学习

例如,数字 “8’’ 形状的流形在大多数位置只有一维,但在中心的相交处有两维。 ? 图 5.11: 从一个聚集在一维流形的二维空间的分布中抽取的数据样本,像一个缠绕的带子一样。...流形学习是在连续数值数据和无监督学习的设定下被引入的,尽管这个概率集中的想法也能够泛化到离散数据和监督学习的设定下:关键假设仍然是概率质量高度集中。数据位于低维流形的假设并不总是对的或者有用的。...同样,如果我们均匀地随机抽取字母来生成文件,能有多大的概率得到一个有意义的英语文档?几乎是零。...我们用一维道路中的地址号码确定地址,而非三维空间中的坐标。提取这些流形中的坐标是非常具有挑战性的,但是很有希望改进许多机器学习算法。这个一般性原则能够用在很多情况中。...在本书的最后,我们会介绍一些学习这样的流形结构的必备方法。在图20.6中,我们将看到机器学习算法如何成功完成这个目标。

2.3K0 0

机器学习——集成学习、聚类分析、降维学习

正所谓“独木不成林”，随机森林就是对多个决策树模型的集成。“随机”的含义体现在两方面：一是每个数据子集中的样本是在原始的训练数据集中随机抽取的；二是在决策树生成的过程中引入了随机的属性选择。...在随机森林中，每棵决策树在选择划分属性时，首先从结点的属性集合中随机抽取出包含 k 个属性的一个子集，再在这个子集中选择最优的划分属性生成决策树。...具体来说，聚类分析要将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集中的元素在某种度量之下都与本子集内的元素具有更高的相似度。...分布聚类又被称为基于概率模型的聚类，其核心思想是假定隐藏的类别是数据空间上的一个分布。在分布聚类中，每个聚类都是最可能属于同一分布的对象的集合。...这种聚类方式类似于数理统计中获得样本的方式，也就是每个聚类都由在总体中随机抽取独立同分布的样本组成。其缺点则在于无法确定隐含的概率模型是否真的存在，因而常常导致过拟合的发生。

4712 0

生成式模型入门：训练似然模型的技巧

以下是可以通过生成模型实现的各种各样的操作：从 p(x) 中抽取新样本学习解释观测值 x 的分层潜变量 z 你可以对潜变量进行干预，从而检查干预分布 p_θ(x|do(z))。...通过在无限的数据上进行无数次的计算，所有这些散度都得出相同的答案，即 D(p_θ||p)=0 当且仅当 p_θ≡p。...优化 KLD 等价于优化对数概率，我们将在下一节中推导出原因！平均对数概率和压缩我们想对一些数据生成随机过程的概率分布 p(x) 建模。...通常，我们假设从足够大的数据集中采样与从真实数据生成过程中采样的情况大致相同。例如，从 MNIST 数据集中抽取出一张图像，等价于从创建 MNIST 数据集的真实手写过程中抽取出一个样本。...Cifar10 图像数据集包含 50,000 个训练样本，因此我们知道能完美地记忆数据的模型将为训练数据集中的每个图像分配恰好 1/50000 的概率质量，从而得到 log_2(1/50000) 的负交叉熵

9362 0

利用机器学习进行恶意代码分类

如图所示，将训练数据有放回的抽样出多个子集(即随机选择矩阵中的行)，当然在特征选择上也可以进行随机化(即随机选择矩阵中的列，图中没有体现出来)，分别在每个子集上生成对应的决策树 ?...0x05 冠军队伍的实现细节 ---- ASM文件图像但是在Kaggle比赛中冠军队伍采用的方法并不是从二进制文件生成的图像，也不是从.bytes文件，竟然是从.asm文件生成的图像，他们也没有使用GIST...(在后文的分析中我会谈谈我的一些看法) OpCode n-gram 这部分的实现不复杂，他们选取n=4，在具体的特征选择上通过计算信息增益选取每个分类与其他分类区分度最高的750个特征。...)，我从微软提供的训练数据中抽取了大概1/10左右的训练子集，其中从每个分类的中都随机抽取了100个样本(9个分类，每个样本2个文件，共1800个文件)，这样也不需要用到pypy和xgboost，只需要用到...由于随机森林训练的过程中存在一定的随机性，因此每次结果不一定完全相同，但总的来说，二者结合的准确率通常要高出许多，基本可以达到98%以上的准确率，而且别忘了我们只用了不到1/10的数据为什么是前800

3.3K4 0

每个数据科学家都需要知道的5种采样算法

简单随机抽样假设您要选择总体中的一个子集，其中子集的每个成员都有被选择的相同概率。下面我们从数据集中选择100个采样点。...相反，如果我们选择分别从A镇，B镇和C镇抽取10、20和30个随机样本，则对于相同的样本总规模，我们可以在估计中产生较小的误差。...创建一种算法，从该流中随机选择一个项目，以使每个项目均被选择的可能性相同。我们该怎么做？让我们假设我们必须从无限流中采样5个对象，以使每个元素具有相等的被选择概率。...，在样本中，每个元素都具有从流中选择的相同概率。...因此，每个项目都具有相同的被选择概率：2/3或通常为 k / n。随机欠采样和过采样 ? 我们经常遇到不平衡的数据集。处理高度不平衡的数据集的一种广泛采用的技术称为重采样。

8312 0

数据竞赛之常见数据抽样方式

解决样本不均衡问题随机抽样（用的最多）该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。...分层抽样分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。...但是，如果对同样1000个句子进行注释用于实体提取，则可能需要为每个句子标记5个单词。尽管具有相同的原始输入数据，但是一个任务产生的标签比另一个任务多五倍。...有，接下来就看看有哪些方法可以帮我们在刚开始时确定所需的数据量。我们该如何计算数据需求确定任何给定算法所需的确切数据数量可能无法做到。

1.4K2 0

MapReduce设计模式

跟踪某个事件的线索：从一个较大数据集中抽取一个连续事件作为线索来做案例研究。...：代码举例抽取重复值：规避内连接的数据膨胀：三：数据组织模式 1：分层结构模式分层模式是从数据中创造出不同于原结构的新纪录适用场景：数据源被外部链接，数据是结构化的并且是基于行的...，缺点是每个mapper将为每个可能输出的箱子创建文件，对后续的分析十分不利3：全排序和混排模式全排序：关注的是数据从记录到记录的顺序，目的是能够按照指定的键进行并行排序。...适用的范围是排序的键必须具有可比性只有这样数据才能被排序混排序：关注记录在数据集中的顺序，目的是将一个给定的记录完全随机化4：数据生成模式四：连接模式 SQL连接模式包括内连接和外连接eg...，同时给定的数据源可能与MR集群的网络不在同一个网络环境下 4：分区裁剪分区裁剪模式将通过配置决定框架如何选取输入split以及如何基于文件名过滤加载到MR作业的文件描述：分区裁剪模式是在InputFormat

1.3K5 0

达观数据如何打造一个中文NER系统

命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。...NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。...以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统的。 2 NER问题分解 NER问题的目标是从文本抽取出特定需求实体的文本片段。...通过脚本将语料库数据进行处理，处理前后的结果如图4和图5所示。 ? 图4：人民日报1998标注语料数据处理前 ?...本文所描述的NER系统，单字表示token，并且仅使用字符这一种特征，因此可以根据语料库中每个字在词中的位置和词性，以及所选的标签系统，生成CRF++的训练数据。生成的训练数据如图7所示。 ?

2.3K9 0

·深度学习中数据不均衡的处理方法

1.1、欠采样随机欠采样随机欠采样是指随机从多数类样本中抽取一部分数据进行删除，随机欠采样有一个很大的缺点是未考虑样本的分布情况，而采样过程又具有很大的随机性，可能会误删多数类样本中一些重要的信息。...下面是高阶方法选读 EasyEnsemble 和 BalanceCascade EasyEnsemble是通过多次从多数类样本有放回的随机抽取一部分样本生成多个子数据集，将每个子集与少数类数据联合起来进行训练生成多个模型...随机过采样随机欠采样是指多次随机从少数类样本中有放回的抽取数据，采样数量大于原有的少数类样本数量，其中有一部分数据会出现重复，而重复数据的出现会增大方差造成模型的过拟合。...根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率n，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本对于每一个随机选出的近邻，选择一个在[0,1]之间的随机数乘以随机近邻和x的特征向量的差，然后加上一个...然而，在一个数据集中正负样本比例不相同时，此时会有一个观测几率，假设在数据集中有m个A样本，n个B样本，那么观测几率为m/n（样本均衡的情况下观测几率为1）。

1.5K4 0

干货收藏！Python完整代码带你一文看懂抽样

02 如何进行抽样抽样方法从整体上分为非概率抽样和概率抽样两种。非概率抽样不是按照等概率的原则进行抽样，而是根据人类的主观经验和状态进行判断；概率抽样则是以数学概率论为基础，按照随机的原则进行抽样。...本节以下内容介绍的抽样方法属于概率抽样。 1. 简单随机抽样该抽样方法是按等概率原则直接从总样本中抽取n个样本，这种随机抽样方法简单、易于操作，但是它并不能保证样本能完美代表总体。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。 2....读取每条数据并判断数据的分层标签是否与分层标签相同，如果是则将数据加入各分层数据列表中。...上述过程中，需要考虑的关键点是：如何根据不同的数据特点、建模需求、业务背景综合考虑抽样方法，得到最适合的结果代码实操小结：本节示例中，主要用了几个知识点：使用Numpy的loadtxt方法读取数据文件

2.2K2 0

【Python机器学习实战】决策树与集成学习（三）——集成学习（1）Bagging方法和提升树

，其主要做法为：从样本集X中随机抽取一个样本，然后将样本放回；重复抽取N次，生成一个样本数为N的样本集；重复上述步骤，完成M次，生成M个样本大小为N个样本集。　　...算法，随机森林在建模过程中，不但随机抽取M个样本量为N的样本集，在每个弱分类器即决策树建立的过程中，在生成节点时还从可选的特征中随机挑选出一部分特征进行节点的分裂。...那么总结下来随机森林的生成流程如下：如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrap sample方法），作为该树的训练集；如果每个样本的特征维度为...从随机森林的期望和方差来看：样本的权重并没有改变，因此整体的期望与基分类器相同，当选弱分类器作为基分类器时，则模型可能具有较大的偏差，则导致整体的偏差较大，因此必须选取较强的分类器作为基分类器。...那么上述过程就产生了两个问题：在每一轮训练中如何改变样本的权重；如何将弱分类器组合成为一个强分类器。

9770 0

不得不学的统计学基础知识（一）

》、《统计学：从数据到结论》，今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。...2.协方差协方差通俗的理解就是两个变量在变化过程中是同向还是反向？同向或反向的程度如何？...我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一共抽 m 次。然后把这 m 组抽样分别求出平均值。这些平均值的分布接近正态分布。下图形象的说明了中心极限定理 ?...有时两组数据的算术平均数、标准差和偏态系数都相同，但他们分布曲线顶端的高耸程度却不同。峰度系数（Kurtosis）用来度量数据在中心聚集程度。峰度系数的计算公式： ?...3δ：数值分布在（μ-δ,μ+δ)中的概率为0.6826；数值分布在（μ-2δ,μ+2δ)中的概率为0.9544；数值分布在（μ-3δ,μ+3δ)中的概率为0.9974；可以认为，Y 的取值几乎全部集中在

3.4K3 1

数据科学家需要了解的 5 种采样方法

简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...我喜欢这个问题陈述：假设您有一个项目流，它长度较大且未知以至于我们只能迭代一次。创建一个算法，从这个流中随机选择一个项目，这样每个项目都有相同的可能被选中。我们怎么能做到这一点？...假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象，且每个元素被选中的概率都相等。...，在样本中，流中每个元素被选中的概率相同。

1.8K2 0

收藏 | 机器学习中需要了解的 5 种采样方法

简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每个成员被选择的概率都相等。下面我们从一个数据集中选择 100 个采样点。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...创建一个算法，从这个流中随机选择一个项目，这样每个项目都有相同的可能被选中我们怎么能做到这一点？假设我们必须从无限大的流中抽取 5 个对象，且每个元素被选中的概率都相等。...，在样本中，流中每个元素被选中的概率相同。...因此，每个项目被选中的概率相同：2/3 或者用一般的公式表示为 K/N 随机欠采样和过采样我们经常会遇到不平衡的数据集。一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。

7061 0

数据预处理—剔除异常值，平滑处理，标准化(归一化)

主要方法有：启发式的（探索式的try and error）方法，该方法包括逐步向前选择（从空属性集开始，每次选择都选择当前属性集中最符合的目标，最好的属性，加到当前的属性集中，这样逐步的向前选择，把有用的属性一个一个的添加进来...数据可以分层聚类，并被存储在多层索引树中)，选样(允许用数据的较小随机样本（子集）表示大的数据集。...对数据集D的样本选择方法有：简单随机选择n个样本，不放回（由D的N个元组中抽取n个样本），简单随机选择n个样本，回放（由D的N个元组中抽取n个样本，元组被抽取后将被回放，同一元组可能再次被抽取到），聚类选样...（对于数据集中出现的最大值和最小值的极端分布，为避免上述方法出现的结果扭曲，可以在顶层分段时，选用一个大部分的概率空间5%--95%） B.分类数据的离散化：（1）分类数据指无序的离散数据，它有有限个值...根据在给定的属性集中每个属性所包含的不同值的个数，可以自动生成概念分层，不同值个数最多的属性将被放在概念分层的最底层。

1.2K4 0

生信程序 | Nat.Genet | 在疾病关联位点精细定位因果组织和基因

其次，在第二步中，我们从第一步估计的因果顺式 eQTL 效应大小的后验分布中随机抽取每个基因-组织对的 100 个顺式预测的表达模型（方法）。...第三步中，我们应用 SuSiE 在目标数据集中执行疾病精细映射（估计每个遗传元件的 PIP），迭代遍历从第二步中每个基因-组织对的采样的顺式预测的表达模型。...在步骤 2 中，我们从步骤 1 中估计的因果顺式-eQTL 效应大小的后验分布中随机抽取每个基因-组织对的 100 个顺式预测表达模型。...为了从给定的基因-组织对中抽取单一的因果eQTL效应的随机样本，从({\rm{Categorical"}}\left(\hat{{{ m{\phi }}}_{{ m{l"}}}}\right))随机抽取每个...实际上，我们通过从 p((\delta)) 中随机抽取 100 个基因-组织对的因果 eQTL 效应大小样本和从 p((\pi)) 中抽取先验因果概率样本，计算每个随机样本的条件 PIP ((\rm{PIP

2761 0

谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读

简单而言，模型会从数据集抽取两句话，其中 B 句有 50% 的概率是 A 句的下一句，然后将这两句话转化前面所示的输入表征。...现在我们随机遮掩（Mask 掉）输入序列中 15% 的词，并要求 Transformer 预测这些被遮掩的词，以及 B 句是 A 句下一句的概率这两个任务。 ?...对于二分类任务，在抽取一个序列（A+B）中，B 有 50% 的概率是 A 的下一句。...在 SQuAD v1.1 问答数据集中，研究者将问题和包含回答的段落分别作为 A 句与 B 句，并输入到 BERT 中。通过 B 句的输出向量，模型能预测出正确答案的位置与长度。...注意这个脚本将生成非常大的输出文件，默认情况下每个输入token 会占据 15kb 左右的空间。最后，项目作者表示它们近期会解决GPU显存占用太多的问题，并且会发布多语言版的BERT预训练模型。

3.3K2 0

点击加载更多

【小白学ML】随机森林全解（从bagging到variance）

强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录

python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

深度学习的动机与挑战之-流形学习

机器学习——集成学习、聚类分析、降维学习

生成式模型入门：训练似然模型的技巧

利用机器学习进行恶意代码分类

每个数据科学家都需要知道的5种采样算法

数据竞赛之常见数据抽样方式

MapReduce设计模式

达观数据如何打造一个中文NER系统

·深度学习中数据不均衡的处理方法

干货收藏！Python完整代码带你一文看懂抽样

【Python机器学习实战】决策树与集成学习（三）——集成学习（1）Bagging方法和提升树

不得不学的统计学基础知识（一）

数据科学家需要了解的 5 种采样方法

收藏 | 机器学习中需要了解的 5 种采样方法

数据预处理—剔除异常值，平滑处理，标准化(归一化)

生信程序 | Nat.Genet | 在疾病关联位点精细定位因果组织和基因

谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐