如何根据多个参数的分布从大队列中抽样 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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

如何将多个参数传递给 React 中的 onChange？

有时候，我们需要将多个参数同时传递给 onChange 事件处理函数，在本文中，我们将介绍如何实现这一目标。...单个参数传递在 React 中，通常情况下，onChange 事件处理函数接收一个 event 对象作为参数。event 对象包含了很多关于事件的信息，比如事件类型、事件目标元素等等。...下面是一个简单的示例，其中演示了一个简单的输入框，并将其值存储在组件状态中。...多个参数传递有时候，我们需要将多个参数传递给 onChange 事件处理函数。例如，假设我们有一个包含两个输入框的表单。每个输入框都需要在变化时更新组件的状态，但是我们需要知道哪个输入框发生了变化。...结论在本文中，我们介绍了如何使用 React 中的 onChange 事件处理函数，并将多个参数传递给它。我们介绍了两种不同的方法：使用箭头函数和 bind 方法。

2.7K2 0

如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。...对于这个例子，我模拟了1000个人的数据集，我们观察他们的一组特征。我从src导入了数据生成进程dgp_rnd_assignment()。DGP和src.utils中的一些绘图函数和库。...置换检验一种非参数替代方法是置换检验。在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...总结在这篇文章中，我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。这是许多应用程序中的主要问题，尤其是在因果推断中，我们需要使随机化使实验组和对照组尽可能具有可比性。

1.5K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

对于这个例子，我模拟了1000个人的数据集，我们观察他们的一组特征。我从src导入了数据生成进程dgp_rnd_assignment()。DGP和src.utils中的一些绘图函数和库。...置换检验一种非参数替代方法是置换检验。在原假设下，两个分布应该是相同的，因此打乱组标签不应该显着改变任何统计数据。可以选择任何统计数据并检查其在原始样本中的值如何与其在组标签排列中的分布进行比较。...那么应该如何解释 p 值？这意味着数据中均值的差异大于置换样本中均值差异的 1–0.0560 = 94.4%。我们可以通过绘制检验统计在排列中的分布与其样本值的分布来可视化。...从这个图中也更容易理解分布的不同形状。多组数据对比-统计学方法最后，让我们考虑比较多个组的假设检验。为了简单起见，我们将集中讨论最常用的一个:f检验。...总结在这篇文章中，我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。这是许多应用程序中的主要问题，尤其是在因果推断中，我们需要使随机化使实验组和对照组尽可能具有可比性。

2.2K2 0

python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

总体中的每一个元素都被称为一个数据或一条数据记录,在由多个企业构成的总体中,每一个企业就是一条数据记录,由多个家庭构成的总体中,每一个家庭就是一条数据记录,由多自然人构成的总体中,每一个自然人就是一条数据记录...三、统计抽样统计抽样是应用统计方法从总体中抽取样本,根据对样本的分析来推断总体的正确性和适当性的一种统计方法。...五、分层抽样分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的多个层，然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。...例如,如果从正态总体中取样,则样本平均值具有完全的正态分布特征。但是,如果从一个非正态分布总体中抽样,则可能无法确定样本均值的准确分布。...19.3.1正态分布总体下统计量的抽样分布正态总体下的抽样分布指的是总体是正态分布，从总体中抽出样本,构造统计量,研究统计量的分布。

2381 0

《这就是搜索引擎》爬虫部分摘抄总结

1 通用爬虫框架首先从互联网页面中精心选择一部分网页，以这些网页的链接地址作为种子URL，将这些种子URL放入待抓取URL队列中，爬虫从待抓取URL队列依次读取，并将URL通过DNS解析，把链接地址转换为网站服务器对应的...比如对于待抓取URL队列和已抓取URL队列，因为URL数量非常大，不同实现方式性能表现迥异，所以高效的数据结构对于爬虫性能影响很大。...图2-7是这种策略的示意图：假设队列头的网页是1号网页，从1号网页中抽取出3个链接指向2号、3号和4号网页，于是按照编号顺序依次放入待抓取URL队列，图中网页的编号就是这个网页在待抓取URL队列中的顺序编号...而对于待抓取URL队列中的网页，则根据其手头拥有的现金金额多少排序，优先下载现金最充裕的网页。...整个爬虫系统由全球多个分布式数据中心共同构成，每个数据中心负责抓取本地域周边的互联网网页。每个数据中心又由多台高速网络连接的抓取服务器构成，而每台服务器又可以部署多个爬虫程序。

1.4K4 0

最新HiveHadoop高频面试点小集合

；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key 分布到 Reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作...；第二个MR Job再根据预处理的数据结果按照Group By Key分布到Reduce中（这个过程可以保证相同的Group By Key被分布到同一个Reduce中），最后完成最终的聚合操作。...（4）提交切片规划文件到yarn上，yarn上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启maptask个数。 9、如何判定一个job的map和reduce的数量?...也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO...（2）计算能力调度器Capacity Scheduler 支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定

1.1K2 0

统计01：概述

完成了概率论之后，数据之旅的下一站就是统计。统计是研究数据的学科。它包括了数据很多方面，比如如何描述数据、如何通过抽样推测整体的信息、如何通过数据判断假设的真伪。近年来，“数据科学”成为一门显学。...这些参数都可以从群体数据中计算出来，并反映出群体的某个特性，从而方便人们理解群体的信息。统计推断我们来看一个典型的统计问题：工厂生产了1万个产品，要如何检查产品的合格率？...这时候，工厂经理想到一个朴素的办法：抽样(sampling)。工厂经理从1万个产品中拿出1000个进行检测。根据他的经验，如果这1000个都没有问题，那么整批产品很可能没有什么问题。...在这种情况下，统计学家只好降低期望，只研究所有可能分布中的一小部分，甚至局限于同一类分布的不同参数取值。最终的研究目标，也从完整的群体分布，降低到群体分布的一些参数，例如群体的平均值和方差。...我们将看到，这些统计方法，既可以解决了特定类型的问题，但也有其局限性。在数学严格性的限制下，我们不可能根据样本回答所有关于群体的问题。但了解其中的细微严格之处，也是学习统计的一大乐趣所在。

6847 0

「Workshop」第三十八期 Bootstrap

）这样的抽样可以进行B次，每次都可以求一个相应的统计量/估计量，最后看看这个统计量的稳定性如何（用方差表示）。...其基本思路如下：（1）采用再抽样技术(有返还的抽样(sampling with replacement)方式)从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样; （2）根据抽出的样本计算给定的统计量...常规的假设检验程序通常假定数据遵循特殊的分布，如T检验、方差分析等参数检验要求正态分布，并使用样本数据的性质、实验设计和检验统计量来估计抽样分布的方程式。...对于bootstrap估计抽样分布的方法，将一项研究获得的样本数据进行多次重抽样，创建多个模拟样本集，该方法中不考虑原数据集的固有分布特征，以及特定的前提假设等。...##统计量将根据所选样本进行计算，结果存储在bootobject中，其中返回元素有： ##t0:从原始数据得到的k个统计量的观测值/t:一个R*k的矩阵，每行即k个统计量的自助重复值。

1.8K2 0

python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码

p=35748 Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数，它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。...在建模系统时，经常会遇到涉及多个参数的情况。这些参数中的每一个都可以用给定的概率密度函数（PDF）来描述。如果想要生成一组新的参数值，就需要从这些分布（也称为边缘分布）中进行抽样。...Kaizong Ye 拓端分析师从copula中抽样¶ 让我们用一个双变量示例来说明，并假设首先我们有一个先验知识，并知道如何对两个变量之间的依赖关系进行建模。...在这种情况下，我们考虑它们是服从伽马分布和正态分布的。如果它们彼此独立，我们可以单独从每个PDF中进行抽样。这里我们使用一个方便的类来执行相同的操作。...β分布的支持度是有限的，而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边际都被转换到了单位范围。

1161 0

python中Copula在多元联合分布建模可视化2实例合集|附数据代码

p=35748 Copula是一个用于描述多个随机变量之间相关性的函数，它将这些变量的联合分布与其边缘分布连接起来。...在建模系统时，经常会遇到涉及多个参数的情况。这些参数中的每一个都可以用给定的概率密度函数（PDF）来描述。如果想要生成一组新的参数值，就需要从这些分布（也称为边缘分布）中进行抽样。...Kaizong Ye 拓端分析师从copula中抽样¶ 让我们用一个双变量示例来说明，并假设首先我们有一个先验知识，并知道如何对两个变量之间的依赖关系进行建模。...在这种情况下，我们考虑它们是服从伽马分布和正态分布的。如果它们彼此独立，我们可以单独从每个PDF中进行抽样。这里我们使用一个方便的类来执行相同的操作。...β分布的支持度是有限的，而对数正态的右侧支持度是无穷大的。对数的一个有趣的属性。两个边际都被转换到了单位范围。

871 0

统计01：概述

完成了概率论之后，数据之旅的下一站就是统计。统计是研究数据的学科。它包括了数据很多方面，比如如何描述数据、如何通过抽样推测整体的信息、如何通过数据判断假设的真伪。近年来，“数据科学”成为一门显学。...这些参数都可以从群体数据中计算出来，并反映出群体的某个特性，从而方便人们理解群体的信息。统计推断我们来看一个典型的统计问题：工厂生产了1万个产品，要如何检查产品的合格率？...这时候，工厂经理想到一个朴素的办法：抽样(sampling)。工厂经理从1万个产品中拿出1000个进行检测。根据他的经验，如果这1000个都没有问题，那么整批产品很可能没有什么问题。...在这种情况下，统计学家只好降低期望，只研究所有可能分布中的一小部分，甚至局限于同一类分布的不同参数取值。最终的研究目标，也从完整的群体分布，降低到群体分布的一些参数，例如群体的平均值和方差。...我们将看到，这些统计方法，既可以解决了特定类型的问题，但也有其局限性。在数学严格性的限制下，我们不可能根据样本回答所有关于群体的问题。但了解其中的细微严格之处，也是学习统计的一大乐趣所在。

5952 0

统计01：概述

完成了概率论之后，数据之旅的下一站就是统计。统计是研究数据的学科。它包括了数据很多方面，比如如何描述数据、如何通过抽样推测整体的信息、如何通过数据判断假设的真伪。近年来，“数据科学”成为一门显学。...这些参数都可以从群体数据中计算出来，并反映出群体的某个特性，从而方便人们理解群体的信息。统计推断我们来看一个典型的统计问题：工厂生产了1万个产品，要如何检查产品的合格率？...这时候，工厂经理想到一个朴素的办法：抽样(sampling)。工厂经理从1万个产品中拿出1000个进行检测。根据他的经验，如果这1000个都没有问题，那么整批产品很可能没有什么问题。...在这种情况下，统计学家只好降低期望，只研究所有可能分布中的一小部分，甚至局限于同一类分布的不同参数取值。最终的研究目标，也从完整的群体分布，降低到群体分布的一些参数，例如群体的平均值和方差。...我们将看到，这些统计方法，既可以解决了特定类型的问题，但也有其局限性。在数学严格性的限制下，我们不可能根据样本回答所有关于群体的问题。但了解其中的细微严格之处，也是学习统计的一大乐趣所在。

3572 0

深度学习之卷积神经网络

，从这段描述中可知深度学习是机器学习的一个分支，主要目的是让算法能够自主地从数据上学习到有用特征的。...局部模式+参数共享试想下，如果我们把一幅图片长宽分别为1000像素的图片输入到神经网络结构中，该神经网络第一层隐藏单元有100万个神经元，如下图所示那么从输入层到第一层隐藏层的连接权重就多达 10...以上就是卷积神经网络的两大特点：局部模型和参数共享，这样就避免了神经网络的参数膨胀所带来的困扰。卷积层图像卷积操作是指对图像区域（下图中红色框区域）和卷积核矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作。...x 2大小的子抽样图。...），如下图所示：卷积层 -> 子抽样层的误差反向传播过程当前层为卷积层，上一层为子抽样层，假设卷积层mapB是经过3*3的卷积核对子抽样层mapA进行卷积后得到的，如下图所示：局部误差如何从卷积层反射传到子抽样层

6133 0

Dirichlet过程混合模型

大的α值表示大部分样本将是不同的，并且将值集中在G0上。G是从DP采样的Θ参数空间上的随机分布，DP分配各个参数的概率是随机的。...该θ是被从G分布中抽取出来的，且包含集群参数的参数向量，F分布由θi参数化的，且xi是由生成分布F产生的数据点。值得注意的是，θi是Θ参数空间的元素，它们“配置”我们的集群。...它们也可以被看作是对xi潜在变量，可以告诉我们xi是从哪个集群来的，以及这个该部件的参数。因此，对于我们观察到的每一个xi，我们从G分布中绘制一个θi。随着每一个绘制，分布会随着之前的选择而开始变化。...正如我们在Blackwell-MacQueen urn方案中所看到的那样，G分布可以被整合出来，而我们未来的θi选择只依赖于G0：根据以前的公式估计参数θi并不总是可行的，因为许多实现（例如中国餐馆过程...在下一篇文章中，我们将重点介绍如何使用Dirichlet Process Mixture模型进行聚类分析。

2.9K10 0

统计学中标准差和标准误关系

最常用的一种抽样方法叫作 “简单随机抽样”，得到的样本称为简单随机样本，它要求抽取的样本满足以下两点：代表性：抽样值中每一个与所考察的总体有相同的分布。独立性：抽样值是相互独立的随机变量。...在概率统计理论中，如果变量序列或者其他随机变量有相同的概率分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。...标准差是根据某次抽样的原始数据计算的；而标准误是根据多次抽样的样本统计量（如均数、率等）计算的。理论上，计算标准差只需要一个样本，而计算标准误需要多个样本。...尽管从理论上来讲，标准误的计算是通过多次抽样的多个样本统计量而获得的，但在实际中仅依靠一次抽样来计算标准误也是可行的。事实上，在绝大多数情况下，我们也别无选择，只能利用一次抽样数据来计算标准误。...标准误即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反映的是样本均数之间的变异。标准误不是标准差，是多个样本平均数的标准差。标准误用来衡量抽样误差。

8.2K5 0

十分流行的自举法（Bootstrapping ）为什么有效

自举法的快速回顾自举法的目标是基于从原始样本中获得的多个数据样本，为总体参数（例如总体均值 θ）创建一个估计值（例如样本均值 x̄）。...自举法是通过重复采样（替换）样本数据集来创建许多模拟样本来完成的。每个模拟的样本被用来计算参数的估计，然后这些估计被组合起来形成一个抽样分布。...有了这个假设群体，我们可以从中抽取多个(自举)随机样本。这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。注:实际上，原始样本只是真实总体中的一个样本。...那么自举抽样的效果如何呢？上图比较了来自真实总体的 1,000 个模拟样本与 1,000 个引导样本的参数 (α) 估计值。...通过多次重采样这个样本，我们得到了总体参数的样本估计的一个相对准确的抽样分布。当然，这有几个注意事项。例如，在从真实总体中抽样的正常情况下，我们永远不会抽取与整个总体相同大小的样本。

9532 0

最新Hadoop的面试题总结

（4）提交切片规划文件到yarn上，yarn上的MrAppMaster就可以根据切片规划文件计算开启maptask个数。 9、如何判定一个job的map和reduce的数量?...这样，我们可以将小表复制多份，让每个map task 内存中存在一份（比如存放到hash table 中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table 中查找是否有相同的...也就是说，buffer和reduce是没有直接关联的，中间多个一个写磁盘->读磁盘的过程，既然有这个弊端，那么就可以通过参数来配置，使得buffer中的一部分数据可以直接输送到reduce，从而减少IO...（2）计算能力调度器Capacity Scheduler 支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用FIFO调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对同一用户提交的作业所占资源量进行限定...（3）公平调度器Fair Scheduler 同计算能力调度器类似，支持多队列多用户，每个队列中的资源量可以配置，同一队列中的作业公平共享队列中所有资源。

6K2 0

深度学习之卷积神经网络

，从这段描述中可知深度学习是机器学习的一个分支，主要目的是让算法能够自主地从数据上学习到有用特征的。...局部模式+参数共享试想下，如果我们把一幅图片长宽分别为1000像素的图片输入到神经网络结构中，该神经网络第一层隐藏单元有100万个神经元，如下图所示那么从输入层到第一层隐藏层的连接权重就多达1012...以上就是卷积神经网络的两大特点：局部模型和参数共享，这样就避免了神经网络的参数膨胀所带来的困扰。卷积层图像卷积操作是指对图像区域（下图中红色框区域）和卷积核矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作。...子抽样即用图像区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来替代该区域，如下图所示：每个相同颜色的区域用其区域的最大值来表示，故一个4x4图像进行以2x2大小的区域进行子抽样，最后得到一个2x2大小的子抽样图...），如下图所示：卷积层->子抽样层的误差反向传播过程当前层为卷积层，上一层为子抽样层，假设卷积层mapB是经过3*3的卷积核对子抽样层mapA进行卷积后得到的，如下图所示：局部误差如何从卷积层反射传到子抽样层

9348 0

学会这几个技巧，让Redis大key问题远离你原

我们可以通过Python脚本在集群低峰时扫描Redis，用较小的代价去获取所有key的内存大小。以下为部分伪代码，可根据实际情况设置大key阈值进行预警。...Redis将最主要的网络收发和执行命令等操作都放在了主工作线程，然而除此之外还有几个bio后台线程，从源码中可以看到有处理关闭文件和刷盘的后台线程，以及Redis4.0新增加的lazyfree线程。...：执行unlink调用delGenericCommand函数传入lazy参数值1，来调用异步删除函数dbAsyncDelete，将满足阈值的大key放入BIO_LAZY_FREE后台线程任务队列进行异步删除...总结在某些业务场景下，Redis大key的问题是难以避免的，但是，memory usage命令和lazyfree机制分别提供了内存维度的抽样算法和异步删除优化功能，这些特性有助于我们在实际业务中更好的预防大...Redis作为个推消息推送的一项重要的基础服务，性能的好坏至关重要。个推将Redis版本从2.8升级到5.0后，有效地解决了部分大key删除或过期造成的阻塞问题。

2.3K2 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。...缺少关键因素数据：没有将运营分析涉及的主要因素所产生的数据放到抽样数据中，导致无法根据主要因素产生有效结论，模型效果差，例如抽样中没有覆盖大型促销活动带来的销售增长。...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。...做关联规则分析建模的，根据关联前后项的数量（每个前项或后项可包含多个要关联的主体，例如品牌+商品+价格关联），每个主体需要至少1000条数据。...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

2K2 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