累积计算-基于样本数据
累积计算是一种基于样本数据的统计分析方法，用于计算样本数据的累积和。它通过对样本数据进行累积操作，得到一系列累积值，从而揭示数据的累积趋势和分布情况。
累积计算可以应用于各种领域，如金融、市场调研、医学研究等。在金融领域，累积计算可以用于计算股票价格的累积收益率，从而评估投资的盈利情况。在市场调研中，累积计算可以用于计算产品销售额的累积值，帮助企业了解销售趋势和市场份额。在医学研究中，累积计算可以用于计算患者生存率的累积值，评估治疗效果。
腾讯云提供了一系列与累积计算相关的产品和服务。其中，腾讯云数据分析平台（Tencent Cloud DataWorks）可以帮助用户进行数据清洗、转换和分析，支持累积计算等统计分析方法。用户可以通过数据分析平台的可视化界面进行操作，也可以使用SQL等编程语言进行高级分析。此外，腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）和云服务器（CVM）等基础设施服务，为累积计算提供可靠的数据存储和计算资源。
更多关于腾讯云数据分析平台的信息，请访问：腾讯云数据分析平台产品介绍
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所以我有一个数据集：dt<-c(1106,1402, 827, 781,876, 1134,1014, 964, 848, 814, 772, 912, 923, 996, 569, 774, 1389, 900)让我们假设一个正常的曲线，然后运行t.test(dt)
单样本t检验
资料: dt t= 19.057，df = 17，p值= 6.579e-13备选假设:真实均值不等于0 95 %置信区间: 839.9344 1049.0656样本估计:平均x 944.5。
这是95%置信区间的标准票价。
但是我想要找到的是，在850到900之间的特定范围内的信心是什么。因为我想知道
浏览 0提问于2018-03-16得票数 0
我有一个多行的数据集(~500000)。此数据集的列"X“的平均值为4.5。我希望样本数据集(没有替换)有大约50000行，同时达到平均值"X“约为3.5。
我怎样才能在R中做到这是相当快的呢？
浏览 1提问于2019-11-05得票数 1
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我是一个熊猫初学者，我正在使用来自的网球数据，所以数据样本如下所示
ATP Location Tournament Date Series Court Surface Round Best_of Winner Loser
1 Adelaide AO 3/01/2000 International Outdoor Hard 1st 3 Dosedel S. Ljubicic I.
1 Adelaide AO 3/01/2000 In
浏览 0提问于2018-12-01得票数 0
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由于我的规范的性质，回归系数的结果提供了两个点之间的斜率(收益率的变化)；因此，我想用这两个点之间的直线的斜率来绘制这些系数，第一个点(0, -0.7620)作为截距。请注意，这是一个编程问题，而不是统计问题。
我不完全确定如何在基本图形或ggplot中实现这一点，并希望得到任何帮助。以下是一些样本数据。
样本数据：
df <- data.frame(x = c(0, 5, 8, 10, 12, 15, 20, 25, 29), y = c(-0.762,-0.000434, 0.00158, 0.0000822, -0.00294, 0.00246, -0.000521, -0.000
浏览 3提问于2016-01-23得票数 2
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我试图模拟覆盖多个类的具有以下参数的人口的ID号
每个类按照相同的模式依次分配ID。
每个类的ID前缀都不同于其他类的前缀。
生成一些示例数据
data(mtcars)
set.seed(9999)
mtcars$count<-sample(x = 1:100,size = 32,replace=T)
mtcars
Car.Sample<-sample(1:sum(mtcars$count),15)
所以，我在模拟人口中的15辆车(1774)。关于如何计算样本中每个成员的ID编号，我最初的想法是使用我抽样的数字，然后滚动mtcar的记录，直到计数的总和超过样本数为止
浏览 3提问于2015-03-15得票数 1
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我想创建一个新列来计算每个组的累积变化百分比 样本数据集： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Group':['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
'Col_1':[100, 200, 300, 400, 500],
'Col_2':[55, 66, 77, 88, 99]}) 方法论:参见下面的示例 | Group
浏览 35提问于2021-08-11得票数 0
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Quantity是作为参数出现的，因此我必须只获取@quantity的记录。我在FROM之后尝试的不是那么有意义，下面给出的是我的查询，我需要实现这个条件。我在WHERE和HAVING中都试过了，但无法：
SELECT prod_id,
product,
technology,
price,
quantity
FROM tbl_product
------SUM(quantity) <= @quantity
样本数据：
prod_id product technology price quantity
1 M1 ST
浏览 4提问于2017-08-02得票数 0
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为了简单起见，让我们假设我们有一个函数sin(x)，并使用它计算了1到1之间的1000个样本。我们可以画出这些样本。接下来我们要画出sin(x)的积分，它是- cos(x) + C。现在我可以用现有的示例计算积分，如下所示：
yn = xn + yn-1
因为这是一个累积的和，我们需要标准化它来得到y轴上的-1到1之间的样本。
y =2*(x- min(x) / max(x) - min(x) )- 1
为了正常化，我们需要一个最大值和一个最小值。
现在我们要计算sin(x)的下一个1000个样本，然后再计算积分。因为这是一个累积的总和，我们将有一个新的最大，这意味着我们需要标准化我们所有的2
浏览 4提问于2021-03-04得票数 0
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我对验证模拟数据的感兴趣。我的想法是生成一个观测向量，然后按顺序取样本平均值，首先是一个观测，然后是2,3，…，n。为此，我写下了以下函数：
n <- 10000
x <- rnorm(n)
xn <- function(n) {
xn <- mean(x[1:n])
list(xn)
}
然后，我想画出n=1的样本均值与n之比，.，但不幸的是，我不太知道该如何做。我一直(天真地)尝试这个代码：
y <- c(1:n)
plot(y, xn(y))
这就是我一直在犯的错误
Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel
浏览 3提问于2014-06-08得票数 1
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有时，我经常在两个数据帧中使用psych::corr.test函数，如：
df1 <- tibble(a=c(1,2,4,5,67,21,21,65,1,5), b=c(21,5,2,6,8,4,2,6,2,2))
df2 <- tibble(a=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,8), b=c(1,6,54,8,3,8,9,5,2,1), c=c(1,4,6,8,5,3,9,7,5,4))
corr <- corr.test(df1,df2, adjust = "BH")
我从corr$p.adj中得到p值，但有时它会给我一些奇怪的重复的p.val
浏览 2提问于2022-05-04得票数 2
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我想基于梯度提升模型来分析我的数据。
另一方面，由于我的数据是一种队列，我很难理解这个模型的结果。
这是我的代码。基于实例数据进行了分析。
install.packages("randomForestSRC")
install.packages("gbm")
install.packages("survival")
library(randomForestSRC)
library(gbm)
library(survival)
data(pbc, package="randomForestSRC")
data <- na.
浏览 23提问于2018-09-07得票数 1
2回答
序贯抽样
、、
对于样本大小为100的N(1,2)样本，并计算该样本的平均值，我们可以这样做：
import numpy as np
s = np.random.normal(1, 2, 100)
mean = np.mean(s)
现在，如果我们想要生产10000个样本并保存每一个样本的平均值，我们可以这样做：
sample_means = []
for x in range(10000):
sample = np.random.normal(1, 2, 100)
sample_means.append (sample.mean())
当我们想从N(1,2)中连续取样并估计分布的平均值时，
浏览 4提问于2020-09-20得票数 2
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我有一个样本程序的距离向量。我试图量化它们有多相似。我使用了样本组之间的欧氏距离(每个值都属于一个桶，我们逐桶比较)，它工作得很好。但是，有太多的比较，需要做大量的样本。
我想知道是否有一种有效的方法来建立一个比较样本的索引。样本看起来像--
Sample:1 = {25 0 17 3 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0}
Sample:2 = {25 1 16 2 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0}
Sample:3 = {25 3 16 2 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0}
浏览 0提问于2018-09-24得票数 3
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假设我们有公司的支出数据，其中我们有与不同项目相关的不同支出值。我们如何取一个样本，使样本中的开支总和占原来总开支(人口资料)的某一比例(例如80%)，请你帮忙！
浏览 0提问于2017-06-01得票数 1
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样本数据：
dat <- data.frame(year = as.factor(rep(c(2012:2015),each = 6)),id.2wk = rep(c(18,19,20,21,22,23),times = 4),
value = c(1.8,15.6,32.9,27.5,19.6,2.6,1,8,42,35,11,3,2,7,12,47,26,7,2,13,24,46,12,4))
ggplot(dat %>% group_by(year) %>% mutate(cv=cumsum(value)),
aes(x = id.2w
浏览 1提问于2018-05-22得票数 1
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我想知道是否有(更好的)技巧来逆转matplotlib中的累积直方图。
假设我有一些分数在0.0到1.0之间，其中1.0是最好的。现在，我感兴趣的是，有多少样本是超过的某个分数阈值。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
d = np.random.normal(size=1000)
d = (d - d.min()) / (d.max() - d.min())
plt.hist(d, 50, histtype="stepfilled", alpha=.7)
默认情况下，matplotlib将绘制累积
浏览 0提问于2015-03-05得票数 12
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我想在这个数据上做的计算是简单的，但是我仍然没有想到任何初步的代码。对列'10‘中的数据进行排序(升序)。
我希望: 1. '10‘* 1.05列中的第一行(添加5%) ex: 871103 * 1.05 = 914658.15 ( df中最近的值为914657)。2.计算行数，以找到与结果更接近的数据，如下面的df中的1.ex:16行。3.总结列“2”中相同的行数。例: 0.04242在df下面
DATAFRAME样本：
2 10
1
asks: 0.1546
浏览 0提问于2019-05-27得票数 2
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交叉顶推轧制值
、、、
我试图找出一种基于data.Below向量计算滚动和值的方法，这是一个样本数据和我试图计算的答案，但无法找到正确的解决方案。本质上，我试图把每个x列的值乘以y向量和基于周期的和。
period= c(1,2,3)
x=c(1,1,1)
y= c(2,3,4)
df=data.frame(period,x,y)
This is how I solved the answer.
2+0+0
3+2+0
4+3+2
0+4+3
0+0+4
answer= c(2,5,9,7,4)
我已经查看了slam包以及交叉测试函数，但都没有效果。
提前感谢！
浏览 2提问于2019-01-11得票数 2
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我在mongodb中有一个文档集合，我希望计算一部分属性的CDF并返回或存储在db中。显然，向每个文档添加一个新属性并不是一种很好的方法，我对以后可以使用的近似方法也很满意。这更像是一个理论问题。
因此，我用mapreduce作业以离散的间隔计算了一个CDF的抽样，就像这样(只是算法)：
获取属性的count、min和max
假设min = 5，max=70，count = 200。
在map()：for (i=this.someAttr; i < max+1; i++) { emit(i, 1) }中
在reduce()中，只需返回每个键的和。
在finalize
浏览 3提问于2014-11-24得票数 1
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我有两张桌子：
|Order|Produce| |Produce|Type |Proportion|
| 1 |Apple | |Apple |Red |0.67 |
| 2 |Orange | |Apple |Green|0.33 |
| 3 |Apple | |Orange |Sweet|1.0 |
| 4 |Apple |
| 5 |Orange |
我想根据比例(可以是随机的)在产品上指定类型(从正确的表)。
例如：
3个苹果订单
2个苹果品种(红色- 67%和绿色-
浏览 1提问于2019-09-06得票数 0
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我有频率数据(间隔-1分钟)。我想计算数据在带外的连续时间(带- 49到51)。我不想要总的时间。我需要连续的时间，它可能发生在不同的时间。假设一天的6 PM频率样本为48.3 48.2,48.7,49.1。结果应该是3分钟。使用R或Excel时，我该如何操作？
浏览 0提问于2015-11-27得票数 0
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在这一天里，我一直在试图找到一个答案，却没有运气。
我有一个SQL表，其中包含样本的测量数据，我需要一种为每个样本分配唯一ID的方法。现在，每个示例都有一个频繁滚动的ID号。我需要的是每个样本的唯一ID。下面是一个具有简化数据集的表，以及一个可能执行我需要的UID的示例。
| Row | Time | Meas# | Sample# | UID (Desired) |
| 1 | 09:00 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 09:01 | 2 | 1 | 1 |
| 3 | 0
浏览 3提问于2018-10-30得票数 0
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我有一个工作光地图，捕捉全球照明。我在收集数据时评估一个半球，并将结果存储在纹理中。但是，我希望支持方向光映射，这样我就可以更现实地在运行时照亮普通映射。有什么策略来调整我的光映射器的最后收集操作来捕获这些数据？它是否像在正交方向上每个纹理执行三个半球样本一样简单？还是我应该对半球进行一次均匀采样，并将结果投影到基向量上？或者，我是否对半球进行取样，并将每个样本投影到基础上。
我对后者做了一些测试--把半球上的每一个样本投影到三个基向量上--这主要起作用，但我不确定当投影样本的点积偏离基准面时，是否应该夹紧投影样本。
当读取所有阀门的HL2辐射度正常映射文章时，需要为基本矢量生成三幅光图，以及
浏览 0提问于2017-02-10得票数 3
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文本二值分类训练中的波动损失
、、、、
我正在使用对文档文本二进制分类任务进行细化，并使用Tensorboard监视一些检查点的度量。
即使F1评分和准确度相当高，我也对训练损失的波动感到困惑。
我在网上读到的原因可能是：
太高的学习率，但我尝试了3个数值(1e-4，1e-5和1e-6)，它们都取得了同样的效果。
一小批大小我使用的是一台笔记本电脑p2.8xlarge，它有8xK80GPU。我可以使用的每一个GPU的批处理大小，以避免CUDA内存错误为1。所以批处理的总大小是8。我的直觉是，对于包含57K示例的数据集(每个时代7K步)来说，8的bs太小了。不幸的是，这是我能使用的最高值。
在这里，我报告了F1的趋势，
浏览 2提问于2020-09-04得票数 5
这是我第一次在这里问问题，如果您需要更多信息来建议解决方案，请告诉我。
我有一个三维布尔数据数组(time，lat，lon)，它是我使用python3中的xarray库处理的。我使用的数据数组包括一年的数据，它有每天的时间步长(365-366天，取决于是否是闰年)。
示例数据数组的维数显示为，示例netcdf文件可以通过下载并加载为da = xr.open_dataset('data.nc')。此示例仅包含五个时间点。
我想知道每个单元(或像素)的True值的最长序列有多长。包含最长序列的输出应该是二维数据数组或数据帧。例如，如果一个单元格的值为[True, True, Tru
浏览 3提问于2021-02-24得票数 1
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我需要对一个很长的数据流进行傅立叶变换。我做了一个DFT .c文件，运行良好，缺点当然是速度。这是缓慢的自动对焦。 我正在寻找一种在长数据流上执行FFT的方法。所有的FFT库都需要一个最多1024、2048甚至4096个数据点的数组。 我从一个运行在128000 Hz左右的ADC获得数据，我需要测量1秒到10秒之间的数据。这意味着一个从128000到1280000个样本的数组。在我的代码中，我检查从0到2000的频率。一次sin+cos计算需要大约400个核心时钟周期。核心运行在480兆赫，所以它的成本约为1us。 这意味着每1秒数据有2000个频率*128000个样本*1us= +/- 2
浏览 27提问于2019-06-11得票数 0
1回答
我使用k-means算法对我的数据进行聚类。我有5000个样本……(我的每个样本都是关于一个客户的。为了分析客户价值，我将基于4个行为特征对它们进行聚类。)距离是使用欧几里德度量和皮尔逊相关性计算的。
我需要知道
我不知道欧几里德距离是计算距离的正确方法还是皮尔逊相关性？我正在使用轮廓来验证我的聚类。当我使用皮尔逊相关性时，轮廓值比我使用欧几里德度量时要多。这是否意味着皮尔逊相关性更适合于距离度量？
浏览 4提问于2014-08-04得票数 0
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R version 3.1.1 (2014-07-10) Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit)
我正在用ggplot2做一个直方图。目的是要有一个累积直方图的消极和积极的一面结合在一起，在一个地方。我可以很容易地分别画出正反两面的直方图，但一旦我把它们结合起来，就会变得一团糟。
样本数据：
df <- structure(list(NEG = c(-42.962, -1.86, -13.275, -56.188, -2.25,
-12.199, -3.953, -13.309, -4.512, -11.461, -19.813, -54.3
浏览 2提问于2015-01-07得票数 7
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我用“密度”估计了一些数据，并将内核设置为Epanechnikov，有没有反函数可以检索到估计为其原始值的值？
set.seed(1)
data<-rnorm(518,10,3)
hist(data)
data_E<-density(data,bw="sj",kernel="epanechnikov")
hist(data_E$y)
k<-quantile(data_E$y, 0.95)
k
在上面展示的例子中，我有一个样本大小为518的样本，由此我已经通过内核(Epanechnikov)的方法估计了密度，之后我想找出这个“新数据”的某个
浏览 1提问于2013-01-24得票数 2
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我刚开始深造和坦索弗洛。下面有一些关于示例代码的基本问题：
for j in range(no_of_training_sample):
...
...
_, _loss = sess.run([train_step, loss], {X: x, Y: y})
对于返回的_loss值，是每个数据样本的损失还是从数据样本0到数据样本j的总和？
在每个sess.run()之后，参数w、h和b何时更新？
我怎样才能将代码转换成小型批处理？
我试着在互联网上搜索，但我无法从它得到快速的答案。
浏览 1提问于2019-03-28得票数 3
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我正在研究蜂巢，并面临一个滚动计数的问题。我正在处理的样本数据如下所示：
我期望的输出如下所示：
我尝试使用以下查询，但它没有返回滚动计数：
select event_dt,status, count(distinct account) from
(select *, row_number() over (partition by account order by event_dt
desc)
as rnum from table.A
where event_dt between '2018-05-02' and '2018-05-04'
浏览 1提问于2018-09-22得票数 1
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在一个多标签分类问题中，计算每个样本的召回是否有意义？
假设我有3个数据样本，每个样本都有自己的真实标签集和预测的标签集。
📷
我想看到真正的标签集和预测的标签集之间的匹配。在每个预测中，我都不关心真实的负数或假阳性，所以这意味着对我的回忆得分。在编程上，我将在y_predicted和y_true之间执行一个AND操作，以获得真正数并除以每个样例的真标签<#>for的总数。(换句话说，真正数/(真positives+false负数))
我的问题是-
计算每个样品的召回量(不是每个标签)，通常都是这样吗？我的思维过程正确吗？
我看过一些文章，其中一次召回是为y_true和y_pred
浏览 0提问于2020-02-22得票数 0
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我有如下的样本数据
create Table #Temp(id int, Data1 varchar(10), Data2 bigint)
Insert Into #Temp
Values(1,'Value1',109040774),
(2,'Value2',10000006099758),
(3,'Value3',10000006099758),
(4,'Value1',14538),
(5,'Value2',10000006097458),
(6,'Value3',1000
浏览 1提问于2016-03-21得票数 1
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我想为我的样本中的每一组分配一个序列号。一个示例数据集：
product | sales
-----------------
100 | 213
100 | 4343
100 | 234
203 | 231
203 | 654
304 | 6765
404 | 534
我的预期产出：
product | sales | sequenced number
-------------------------------------------
100 | 213
浏览 0提问于2019-04-08得票数 4
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我正在使用D3跟随构建一个折线图。我让它工作了，看起来和预期的一模一样。
我遇到的问题是数据问题。当删除样本数据并使用我自己的数据时，所有的数据都组合在一个点上。
我的生产数据示例：
Date | Close
01-01-2016 01:00:00 | 14.3
01-01-2016 01:00:00 | 13.2
01-01-2016 01:00:00 | 9.3
基于上面的内容，我期望看到的是按顺序绘制的三个点。我得到的是一点，因为看起来D3像日期一样分组。
除了数据之外，我的代码与我所链接的代码完全相同。如何禁用分组以按照说明显示结果？
谢谢
浏览 0提问于2016-06-10得票数 0
我有一个数据框架，120个实验对象和147名对照者。我想让两组100人的年龄、性别和体重指数相匹配。
使用MatchIt包：
match.it <- matchit(group ~ age + sex + bmi , data, method="nearest", ratio=1)
summary(match.it)$nn #return sample sizes
Control Treated
All 147 120
Matched 120 120
Unmatched 27 0
浏览 0提问于2018-02-26得票数 3
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SQL查询计数(递归)
、、、
我有下表在我的数据库，其中包含一些事务，我需要计算积分和奖励。每次发生TxType A时，我都应该记录10分。然后，我必须从这些点中减去每次发生PP列时的值。当计算为零时，就会达到奖励。
ID TxType PP
1 A 0
2 B 2
3 B 1
4 B 1
5 B 1
6 B 3
7 B 1
8 B 1
9 A 0
10 B 4
11 B 3
12 B 2
13 B 1
14 A 0
15 B
浏览 2提问于2014-04-15得票数 0
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我有一个大小为13x200的真实数据矩阵，其中包含N=13传感器沿T=200时间实例的读数。我想用高斯模型对阅读的每一行进行建模。
因此，对于每个传感器i=1,...N (对于矩阵的每一行)，我计算平均值和方差，然后计算该数据向量的概率密度函数，它将得到大小1xT。
我想从PDF矢量中绘制200个高斯样本。我怎样才能用MATLAB做到这一点呢？
浏览 1提问于2018-01-24得票数 0
我正在使用来自scikit的RandomForest方法进行3D点识别。我经常遇到的一个问题是，某些类比其他类更经常出现。
这意味着在从训练好的分类器生成预测的过程中，如果分类器不确定点类，它将更有可能假设它属于一个常见的类，而不是不太常见的类。
我看到在scikit文档中，sample_weight方法中有一个fit参数。据我所知，只对某些整体样本进行加权(假设我有50个正在训练的文件，第一个样本的权重是其他所有样本的两倍)，而不是类。
这并不能解决这个问题，因为在我所拥有的所有样本中，最不常见的类也同样稀少。这就是那个特定类的本质。
我找到了一些关于平衡随机森林和加权随机森林的论文。但是我
浏览 2提问于2013-07-17得票数 7
我试着自己执行“独立透明”的命令。就像没有一件事就完成了..。正如您在下面的图片中所看到的，带有MSAA的OIT是某种错误。我想是因为样品的缘故。因为在每个三角形边缘有4个样本(仅在三角形边缘)。
α共混和OIT与MSAA
这里还有HLSL中的着色器代码：
创建列表
RWByteAddressBuffer tRWFragmentList : register(u1);
void main(PS_INPUT input)
{
float2 position = (input.Pos.xy - float2(0.5,0.5)) / input.Pos.w;
uint
浏览 3提问于2016-07-28得票数 0
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1回答
我有一个样本数据，我一直在尝试获取所需的数据，如下所示。我也能够实现某种类型的岛和差距解决方案。这是我接近预期数据的最接近的版本。 DROP TABLE IF EXISTS #data
CREATE TABLE #data(
factor varchar(50),
val int,
[start_date] date, [end_date] date
)
Go
INSERT INTO #data VALUES
('a', 15, '2021-01-01', '2021-01-05'),
('a', 15,
浏览 33提问于2021-01-28得票数 1
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累积和数据组织
、、、
我有大约40000的降雨数据，从不同的样本，将不断更新。csv文件的组织方式如下：
NAME; YEAR; ID; VALUE
Sample1; 1998; 354; 45
Sample1; 1999; 354; 23
Sample1; 2000; 354; 66
Sample1; 2001; 354; 98
Sample1; 2002; 354; 36
Sample1; 2003; 354; 59
Sample1; 2004; 354; 64
Sample1
浏览 2提问于2014-08-02得票数 1
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我想问的是，是否有任何流行的软件包，如: numpy，st等，有一个内置的函数来计算Z-得分，如果我已经知道临界值、平均值和st dev。
我通常会这样做：
def Zscore(xcritical, mean, stdev):
return (xcritical - mean)/stdev
#example:
xcritical = 73.06
mean = 72
stdev = 0.5
zscore = Zscore(xcritical, mean, stdev)
稍后，我使用scipy.stats.norm.cdf计算x低于x临界值的概率。
import scipy.stat
浏览 0提问于2018-02-09得票数 6
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我们一直在使用New Relic，我想知道一下apdex中的样本大小是多少。它与网站所服务的实际访问者有什么关系？假设没有安装任何缓存机制，那么样本大小将是实际服务的访问者吗？
浏览 0提问于2012-03-21得票数 0
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我正在使用来自Keras的ImageDataGenerator，如下所示。
datagen = ImageDataGenerator(samplewise_center=True,
samplewise_std_normalization=True, validation_split=0.30
)
然后.flow语句获得训练和测试分割如下所示。
train_iterator = datagen.flow(x, y, subset='training')
test_iterator = datagen.flow
浏览 4提问于2020-11-11得票数 1
我想在更短的时间内(例如GPU)计算大信号的fft (大样本大小)。我尝试了以下模块：
PyFFT -不支持2D变换和2的非幂
gpyfft -变换的大小也不是任意的( 2，3，5的幂)
scikits.cuda -只返回N/2+1系数.在进行复杂输入的转换时会出现问题。
numpy.fft -任意输入，完全转换，支持2d转换
python包装的numpy.fft包的"GPU版本“是什么？(可选:可否以数据自动化系统为基础？)
浏览 1提问于2016-02-22得票数 1
2回答
多标签分类
、、
我有一个有77个不同标签的数据集。每个样本都有一个或多个这些标签。
我做了一些数据分析，发现数据集是高度不平衡的--有大量有特定标签的示例，而其他标签在数据样本中并不经常出现。
我试图使用SMOTE为少数族裔标签合成新的数据样本，但很明显，imblearn的SMOTE不支持多标签数据。是否有一种替代SMOTE的方法，可以用于多标签分类，还是应该将我的问题作为77个不同的二进制分类问题来处理，并分别在每个迭代中应用SMOTE？
浏览 0提问于2020-02-06得票数 5
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我试图限制给spring-boot应用程序的最大内存，并希望检查垃圾收集，看看我设置的是好还是坏。
我使用的是弹簧执行器，它公开了4个属性。
样本1
"gc.ps_scavenge.count": 84,
"gc.ps_scavenge.time": 1150,
"gc.ps_marksweep.count": 3,
"gc.ps_marksweep.time": 392
示例2
"gc.ps_scavenge.count": 804592,
"gc.ps_scavenge.time": 5361
浏览 6提问于2017-04-27得票数 2
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我有表中的数据，其中的列是日期，客户，类别，quantity1，quantity2，quantity3，现在我需要计算新的计算量使用数量columns.This如何在excel中完成。谁能帮我写上面的红移sql查询。 ?
浏览 5提问于2019-10-14得票数 0
我最近在这里阅读并实现了一个类似问题的答案，我想看看它是否可以更进一步。
使用类似的样本数据集：
+--------+-------+---+
| ID | Group | Amount|
+--------+-------+---+
| 1 | 1 | 50 |
| 2 | 1 | 25 |
| 3 | 1 | 15 |
| 4 | 1 | 10 |
| 5 | 1 | 0 |
| 6 | 1 | 0 |
| 7 | 2 | 60 |
| 8 | 2 | 20
浏览 0提问于2014-07-08得票数 0
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