开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何修正斜梯形分布抽样输出样本大小

斜梯形分布抽样是一种非均匀抽样方法，用于从一个非均匀分布的总体中获取样本。修正斜梯形分布抽样的目的是调整样本大小，以使得样本能够更好地代表总体。

修正斜梯形分布抽样输出样本大小的步骤如下：

确定总体分布：首先，需要了解总体的分布情况，即斜梯形分布的形状和参数。斜梯形分布是一种非均匀分布，其特点是在某个范围内的概率密度不均匀。
确定样本大小：根据研究目的和总体特点，确定所需的样本大小。样本大小的确定需要考虑到总体的大小、分布的形状以及研究的可行性等因素。
计算修正因子：根据总体分布的形状和参数，计算修正因子。修正因子是用于调整样本大小的系数，可以根据统计学方法进行计算。
调整样本大小：将修正因子应用于样本大小，得到修正后的样本大小。修正后的样本大小应该能够更好地代表总体分布，使得样本能够更准确地反映总体的特征。
抽取样本：根据修正后的样本大小，从总体中抽取样本。抽样方法可以根据具体情况选择，例如简单随机抽样、分层抽样等。

修正斜梯形分布抽样的优势在于能够更好地反映总体的非均匀分布特点，提高样本的代表性和准确性。它适用于那些总体分布不均匀、具有明显偏斜的情况下，可以有效地避免样本偏差。

在腾讯云的产品中，没有直接提供修正斜梯形分布抽样的功能。然而，腾讯云提供了一系列云计算服务和工具，可以用于数据分析和处理，例如腾讯云数据湖分析（Data Lake Analytics）、腾讯云数据仓库（Data Warehouse）等。这些产品可以帮助用户进行数据处理和分析，从而更好地理解和利用样本数据。

参考链接：

腾讯云数据湖分析：https://cloud.tencent.com/product/dla
腾讯云数据仓库：https://cloud.tencent.com/product/dw

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Css 小技巧

二、条纹背景如何使用CSS来实现条纹？ ?...如何使用一个元素就实现这样的效果。解决办法：将平行四边形的背景设置在伪元素上，对伪元素进行变形。...梯形常用于标签页，之前常用伪元素方法来实现一个梯形。 ?...z-index: -1; } } 优化修改 transform-origin 属性，控制转动轴 transform-origin: bottom; 通过 scale3d 属性而非 padding 属性来修正视觉大小...修正视觉大小添加圆角、阴影、背景渐变 background: linear-gradient(to right, rgb(85, 136, 170), rgb(255, 187, 51)); border-top-right-radius

1K0 0

AUC、ROC详解：原理、特点&算法

为了和分类标签区分，我们使用{Y，N}表示每个样本的预测结果。给定一个分类器和一个样本，会有4个输出。...假设对于包含M个样本的测试集中有P个正样本、N个负样本；如果测试集是随机抽样的话，正负样本的比例是不变的。...对于输出是连续值的分类器，如朴素贝叶斯、神经网络模型，对每个样本能给出一个概率值，或者一个得分score，表示样本属于某个分类的可信度。...ROC曲线对类别分布的变化不敏感。如果测试集中的正负样本比例发生改变，ROC曲线也不会变化。...输入：测试集L，f(i)表示分类器对样本i的预估分数；P，N分别表示正类、负类的样本数。输出：R，ROC曲线的坐标点，通过fp_rate进行排序。

4.5K2 0

为什么样本方差分母是n-1？

前言推断统计的核心就是研究如何利用样本去推断总体特征。因为总体的情况一般是未知的，我们又想研究总体的特征，于是我们采用抽样的方法。用样本均值估计总体均值，用样本方差去估计总体方差。...样本方差总体方差由于所以有中心极限定理设从均值为，方差为的一个任意总体中抽取容量为的样本，当充分大的时候，样本均值的抽样分布服从的分布，即: 无偏估计...所以样本方差估计量如果是用没有修正的方差公式来估计总计方差的话,会低估总体方差。为了能无偏差的估计总体方差，所以要对方差计算公式进行修正，该如何修正呢？我们再推导一下。 2....由将其代入上式得：将：代入上式得：所以因此要想得到总体方差的无偏估计，需要对样本方差进行修正: 综上，我们在计算样本方差的公式为，这就解释了为什么要对方差计算公式进行修正...，且为什么要这样修正。

1.7K1 0

学界 | UC伯克利提出小批量MH测试：令MCMC方法在自编码器中更强劲

伯克利大学使用新型修正分布直接将有噪声的小批估计量转换为平滑的 MH 测试分布。我们在过去几年中经历了一次大型数据洪流，它对人工智能的兴起起到了重要作用。...我们使用新型修正分布（correction distribution）直接将有噪声的小批估计量「变成」平滑的 MH 测试分布。...不幸地是，这种方法无法从恰当的目标分布中抽样，详见论文《On Markov chain Monte Carlo methods for tall data》（Bardenet et al. (2017)...我们并不像以前的研究一样追求末端限定，而是使用一个附加的修正变量 X_correction 直接连接这两个分布： ? 小批量 MH 测试的图示。...在 UAI 2017 的论文中，我们展示了修正的分布能通过做表（tabulation）逼近本质的单精度和浮点精度。

8777 0

概率论--置信区间和置信度

这些公式的选择依赖于具体的统计假设和数据特性，如总体方差是否已知、样本量大小以及所需的置信水平等。如何根据不同的研究目的和数据类型选择合适的置信水平（如95%或99%）？...总结来说，选择合适的置信水平应综合考虑研究目的、样本量、数据类型以及风险与区间长度之间的权衡。在实际统计分析中，如何确定一个样本的标准误差以确保置信区间的准确性？...置信度与样本大小之间的关系是怎样的，特别是在处理小样本数据时？置信度与样本大小之间的关系在统计学中是一个重要的议题，尤其是在处理小样本数据时。...例如，基于卡尔曼滤波的小样本噪声数据处理方法可以通过预测模型和观测数据修正模型数据，达到平滑数据噪声的效果。小样本数据分析还可以采用描述性统计、缺失值填充等方法来描述数据的集中趋势和离散趋势。...理论基础：中央极限定理表明，在多次抽样时，样本平均值等于真实值，并且样本值呈正态分布。这为确定适当样本量提供了理论依据。标准误差、最大允许误差和置信水平等因素都是决定所需样本量的关键因素。

911 0

【CTR】Youtube：双塔召回模型

比如说，当样本分布出现明显倾斜的时候，潜在的会破坏模型的性能。...但是在实验过程中，作者发现 batch softmax 存在抽样偏差，如果不进行矫正则会影响模型性能（Bengio 指出采样分布应该与模型输出分布相似）。...受到 MLP 中重要性采用来减少偏差的工作启发，作者通过估计 item 的频率来纠正 batch softmax 的抽样偏差。...损失函数为对数似然函数：当样本量 M 过大时，计算所有候选样本时非常低效的。一个很常用的方法就是对样本集合 M 进行采样得到子集。...有了这个修正后，我们后：带入损失函数后得到：我们可以用 SGD 进行优化，算法伪代码如下： ?

3K2 0

【笔记】《计算机图形学》(14)——采样

勒贝格积分比黎曼积分要复杂得多，最基础的理解就是黎曼积分使用宽度无穷小的梯形的面积和来计算积分，这个相同的宽度（宽度这个词是不是能联想到测度了）如果将其理解为一个常值函数，那么勒贝格积分就是使用不同的函数来作为这个梯形的底...对于独立同分布的随机变量(图形学中很常见)，我们可以用多个抽样结果的平均值来近似均值，而且随着抽样次数的增加，方差会逐步变小直到可以将这个平均值作为真实期望使用。 ?...，这一节则是介绍如何生成符合我们想要的分布的随机点。...Metropolis法的原理证明起来比较麻烦，这里只简单介绍流程：选择一个初始随机样本x并令t=0 从一个简单分布中得到一个随机数然后按照某种转移策略改变当前样本x得到候选样本y 计算接受概率，这个地方的...pi指我们想要采样的那个复杂分布当概率为1时接受这个新样本，令x=y 当概率小于1时，从均匀分布中再抽样一个数，对比这个数与接受概率的大小：值小于接受概率时，接受这个样本，x=y；大于接受概率时，仍然保留这个样本

1.8K6 1

停车位检测新数据集、新方法，精准又快速（含视频解读）

第二阶段将裁剪的子图像作为输入以预测的粗略位置为中心，并输出更精细的位置以进一步提高性能-粗略位置与ground truth之间的偏移。...同时，在两个阶段使用大小不同的圆形描述符，粗略阶段（即第一阶段）比精细阶段（即第二阶段）使用更大的圆形描述符。...然后，将这些特征图插值入到固定大小，并concat到合并的特征图中。因此，获得了一系列大小为w1×h1×c1的特征图，如图6所示。例如，将其中一个特征图命名为M，将M中点的值命名为M（i，j）。...最后，将输出特征图上响应强度最高的点的位置保留为停车位顶点的最终位置，并在第一阶段相应地纠正停车位顶点候选的位置偏差。这样，停车位的准确位置检测到停车位标记点。...露天停车位类别共有3342个样本，矩形停车位类别共有5667个样本，草木停车位类别共有1242个样本，立体停车位类别共有63个样本，梯形停车位类别共有1946个样本，斜停车位类别共有500个样本，砖停车位类别共有

1.1K3 0

停车位检测新数据集、新方法，精准又快速

第二阶段将裁剪的子图像作为输入以预测的粗略位置为中心，并输出更精细的位置以进一步提高性能-粗略位置与ground truth之间的偏移。...同时，在两个阶段使用大小不同的圆形描述符，粗略阶段（即第一阶段）比精细阶段（即第二阶段）使用更大的圆形描述符。...然后，将这些特征图插值入到固定大小，并concat到合并的特征图中。因此，获得了一系列大小为w1×h1×c1的特征图，如图6所示。例如，将其中一个特征图命名为M，将M中点的值命名为M（i，j）。...最后，将输出特征图上响应强度最高的点的位置保留为停车位顶点的最终位置，并在第一阶段相应地纠正停车位顶点候选的位置偏差。这样，停车位的准确位置检测到停车位标记点。...露天停车位类别共有3342个样本，矩形停车位类别共有5667个样本，草木停车位类别共有1242个样本，立体停车位类别共有63个样本，梯形停车位类别共有1946个样本，斜停车位类别共有500个样本，砖停车位类别共有

2.2K2 0

深度 | 可视化线性修正网络：看Fisher-Rao范数与泛化之间的关系

Fisher 信息矩阵有很多形式，因此 Fisher-Rao 范数的形式取决于期望的分布情况。经验样本 x 和 y 都来自经验数据分布。...模型从数据中抽取样本 x，若假定损失是概率模型的对数损失，那么我们可以从这个模型中抽样 y。重要的是，Fisher-Rao 范数是依赖于数据分布的（至少是 x 的分布）。...这里仍然有一些未解决的问题，例如解释是什么具体使 SDG 选择更好的极小值，以及该极小值如何伴随着批量大小的增加而变化。...首先我们可以可视化具有偏置项的修正多层感知器的输出数据。我使用了 3 个隐藏层，每个层都有 15 个 ReLU 单元，并且使用了 PyTorch 默认的随机初始化。...我认为目前缺少的是解释为什么 SGD 能够找到低 F-R 范数的解决方案，或一个解决方案的 F-R 范数是如何被 SGD 的批量大小影响的（如果有的话）。

1.1K11 0

常用tools中auc实现简单调研

输入：预测值prob和标签label 输出：auc xgboost xgboost基于“从集合中任意选择一个正样本和负样本，正样本预测值大于负样本预测值的概率”实现了带weight的auc。...xgboost_release_0.72 将待计算的items按prob由高至低排列，根据排列后的items来统计共有多少个正pair（即满足正样本prob值大于负样本prob值的pair）。...item具有相同prob不同label的情况，需要设计一个buf来处理，bufpos和bufneg用于记录当前具有相同prob的正负例个数，此时增加了0.5 · bufneg · bufpos个正pair，修正后的...由于测试样本有限，auc曲线呈现阶梯形状，当多个测试样本的prob相等且label不完全相同时，auc在该区域表现为梯形。...首先将prob由高至低排序，根据item的label计算得到TPR和FPR值，并用distinct_value_indices进行过滤，最后计算以TPR为y轴，FPR为x轴的roc曲线下方的梯形面积。

1631 0

从0单排强化学习原理（三）

虽然看似有很多未知量，但是我们有各种样本（即使没有也可以去抽样），有足够的样本就可以估计未知量了。的估计值已知时，我们继续通过策略评估和策略改善过程求解最优策略。...仔细看这个策略，是一个0-1之间的超参，我们保证在任何状态，当前抽样条件下，最差的action都有的概率，同时较优的策略更有可能去采样，从而在策略改善中发现更优的解。...答案就是采样，按另一个概率密度函数去采样，可以是正态分布。于是，就是权重（即重要性），我们就可以按去采样了，最后: 如何选择呢？...回到上文所说的，当采样用的策略和我们用来做策略评估和策略改善的策略不同时，计算出来的是有偏差的，是需要做修正的。...总结本篇介绍在无模型的情况下，如何通过两种采样策略计算，以及在采样策略和优化策略不同时，如何通过重要性采样去修正，最后通过策略评估和策略改善求解最终的。

2721 0

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

在神经网络训练的过程中，欠拟合主要表现为输出结果的高偏差，而过拟合主要表现为输出结果的高方差图示 ?...，如样本数量太少，选样方法错误，样本标签错误等，导致选取的样本数据不足以代表预定的分类规则样本噪音干扰过大，使得机器将部分噪音认为是特征从而扰乱了预设的分类规则假设的模型无法合理存在，或者说是假设成立的条件实际并不成立...此时，使用正则化之类的方法直接将权值的大小加入到 loss 里，在训练的时候限制权值变大。...训练过程需要降低整体的 loss，这时候，一方面能降低实际输出与样本之间的误差，也能降低权值大小 image.png 数据扩增这是解决过拟合最有效的方法，只要给足够多的数据，让模型「看见」尽可能多的...「例外情况」，它就会不断修正自己，从而得到更好的结果如何获取更多数据，可以有以下几个方法从数据源头获取更多数据根据当前数据集估计数据分布参数，使用该分布产生更多数据：这个一般不用，因为估计分布参数的过程也会代入抽样误差

2.2K2 0

Python完整代码带你一文看懂抽样

如果不使用抽样方法，那么定性分析将很难完成。 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。...但到底如何定义数据量的大小，笔者根据不同类型的数据应用总结为以下几个维度：以时间为维度分布的，至少包含一个能满足预测的完整业务周期。...（2）抽样样本在不同类别中的分布问题做分类分析建模问题时，不同类别下的数据样本需要均衡分布。...打印输出前2条数据和总抽样样本量。...最后打印输出前2条数据和抽样样本量。

2K2 0

数据分析师必备的基本统计学知识

方差计算公式 5.平方偏差(Standard Deviation)方差的算术平方根 6.贝塞尔矫正：修正样本方差问：为什么要用贝塞尔矫正？...，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为σ⊃2;/n的正态分布 2.抽样分布(Sampling Distributions) 设总体共有N个元素，从中随机抽取一个容量为n的样本，在重置抽样时...每一个样本都可以计算出一个均值，这些所有可能的抽样均值形成的分布就是样本均值的分布。但现实中不可能将所有的样本都抽取出来，因此，样本均值的概率分布实际上是一种理论分布。...这就是n为5的样本均值抽样。 ? 抽样分布 06 估计(Estimation) 1. 误差界限(Margin of error) ? 误差界限 2....如何选择备选检验和零假设？

1.3K4 0

matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

此算法不生成独立样本，而是生成马尔可夫序列，其平稳分布就是目标分布。因此，切片抽样器是一种马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 算法。...此示例说明如何使用切片抽样器作为里程测试逻辑回归模型的贝叶斯分析的一部分，包括从模型参数的后验分布生成随机样本、分析抽样器的输出，以及对模型参数进行推断。第一步是生成随机样本。 ...由于磨合期代表目标分布中不能合理视为随机实现的样本，因此不建议使用切片采样器一开始输出的前 50 个左右的值。您可以简单地删除这些输出行，但也可以指定一个“预热”期。...kdeiy(rae(:2)) 您还可以计算描述性统计量，例如随机样本的后验均值或百分位数。为了确定样本大小是否足以实现所需的精度，将所需的轨迹统计量作为样本数的函数来进行查看会很有帮助。..../(1:sals)) 在这种情况下，样本大小 1000 似乎足以为后验均值估计值提供良好的精度。 mean(te) 总结您能够轻松地指定似然和先验。您也可以将它们结合起来用于推断后验分布。

3190 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...，但真实情况却是很多数样本都不是或无法判断是否等概率分布。...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。...这种操作方法易于理解、简便易行，但当总体样本的分布呈现明显的分布规律时容易产生偏差，例如增减趋势、周期性规律等。该方法适用于个体分布均匀或呈现明显的均匀分布规律，无明显趋势或周期性规律的数据。...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。

1.2K2 0

分类机器学习中，某一标签占比太大（标签稀疏），如何学习？

batch抽样学习，每次从数据中抽样，比如每次抽32个数据训练，16个0，8个1，8个2，丢到模型里面训练，这么做可以吗？...那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？做过视频或者广告点击预估比赛的小伙伴应该经常遇到这种问题，这类比赛的训练集一般都是非常不平衡的，正样本的比例通常不足10%。...对于类别不平衡的训练集来说，这个阈值就不再合适了，因为当使用负样本来更新模型权重时，权重的更新会使模型的输出尽量偏向于0，如果负样本太多，那么负样本对于模型权重的更新量就比较多，使得模型输出接近0的概率就比较大...一句话概括：随机森林、GBDT等集成学习方法能够显著提高F1，而上抽样、下抽样、SMOTE等方法，在集成学习面前基本没用。...由于样本多，所以一般是加大模型复杂度，nn模型增大特征规模，尽量拟合真实分布。当然也有各种采样理论以及修正，如果不计较精度，可以权衡准度和样本规模。

2.6K2 0

（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果。...对给定样本x，证据因子P(x)与类别无关，因此估计P(c|x)的问题就转化为如何基于训练数据D来估计P(c)和似然P(x|c)，类先验概率P(c)表达了样本空间中各类样本所占的比例，根据大数定律，当样本数据规模足够大时...中可能的类别数，Ni表示第i个属性可能的取值个数，则：这种修正方法避免了因训练集样本不充分而导致概率估值为0的问题，并且在训练集变大时，修正过程所引入的先验（prior）的影响也会逐渐变得可以忽略，...，其参数非常简单（因为整个建模过程没有什么需要调参数的地方）如下： priors：数组型，控制针对各类别比例的先验分布，若本参数有输入，则接下来的先验分布将不再基于样本集进行计算；函数输出项： class_prior..._：输出基于样本集计算出的各类别的先验分布 class_count_：输出训练集中各个类别的样本数量 theta_：输出计算出的对应各连续型特征各类别的样本均值 sigma_：输出计算出的对应各连续型特征各类别的样本方差

1.8K13 0

数学建模--蒙特卡罗随机模拟

随机抽样：从输入变量的可能取值范围内随机抽取大量样本。确定性计算：对每个样本执行确定性的计算过程，得到相应的输出结果。结果聚合：将所有样本的计算结果进行统计处理，以获得最终的估计值或最优解。...这个例子展示了如何利用蒙特卡罗方法来分析和预测复杂游戏中的概率分布。在数值积分中，蒙特卡罗方法被广泛应用于解决高维积分问题。...这种方法简单直观，但需要大量的随机抽样以获得较高的精度。如何改进蒙特卡罗方法以提高计算效率和精度？...该方法通过增加重要区域的抽样数、减少非重要区域的抽样数，并通过权修正保证计算结果无偏，从而提高计算效率。调整模体厚度：研究表明，改变模体厚度可以获得模拟效率的指数性提升。...通过从概率分布密度函数中独立抽取样本，用经验概率分布近似表述状态概率密度分布，并利用大数定律保证其收敛性。在策略迭代过程中，确保探索与利用的平衡是关键。

1031 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭