（本文框架） 01 输为什么要用抽样样本 我们经常需要调查某一批对象的某一项情况，如果所调查对象的体量比较少时，我们可以采取去量调查统计的形式，但是如果被调查统计对象体量较大时，很显然全量统计就有点不
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程，称为抽样。
导读： 直观来看，处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
这里一而再再而三的提到样本，因为样本是我们一眼可得的宏观世界的缩影，是探取自然，人类社会能量的探针，更是我们一叶之秋的信息索引。
我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样，这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了，比如我们要质检一批数据，每个数据集观测都不一样，需要从每个数据集中随机抽取100条记录，如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc surveyselect实现呢？反正小编是不会！当然仅仅是这，其实小编还是可以用proc surveyselect过程步做出来的，只是在抽样前获取数据集观测数，进行判断...如果小于指定观测，直接输出结果，如果大于则用抽样过程步进行简单的抽样！
从宏观上，两者的目的都是为了提供更好的样本代表性，并且两者的理论基础都来自于：总体的个体的同质性越高，抽样误差越小，样本的代表性越好。
在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：
今天开始跟大家分享excel数据分析库系列——抽样设计！ 作为微软excel中一直以来隐藏的最深最上档次的功能组件，excel数据分析工具库需要用户手动调用并开启（还未开启的请参考小魔方历史文章），工
今天给大家介绍的是IBM研究团队发表在arxiv上的一项有关分子生成的研究。作者提出一种可以编码3D蛋白质-配体接触的图生成模型，该模型利用条件VAE从而可以预测在靶标结合口袋内的分子相互作用，从而实现特定活性的分子生成。实验结果表明，与基于配体2D生成方法相比，该方法生成的分子与多巴胺D2受体的结合口袋更契合。该研究展现了蛋白靶标的结构信息如何增强分子生成。
抽样是研究和数据收集中不可或缺的方法，能够从更大数据中获得有意义的见解并做出明智的决定的子集。不同的研究领域采用了不同的抽样技术，每种技术都有其独特的优点和局限性。本文将深入探讨了最常见的抽样技术，包括随机抽样、分层抽样、系统抽样、聚类抽样和便利抽样，并重点介绍了它们的应用和注意事项。
对于ATAC_seq, chip_seq等蛋白富集型实验而言，设置生物学重复是非常有必要的，通过IDR软件合并生物学重复的peak calling结果，可以得到更加稳定，更具代表性的peak。生物学重复的必要性不言而喻，但是对于某些特殊样本，确实没有生物学重复该怎么办呢？
在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法，今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成，采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到。由于训练样本集由随机抽样构造，因此称为随机森林。随机森林不仅对训练样本进行抽样，还对特征向量的分量随机抽样，在训练决策树时，每次寻找最佳分裂时只使用一部分抽样的特征分量作为候选特征进行分裂。
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性，以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 火爆全网的AI绘画你玩了吗？ 女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具，背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公
一 、ABTest与统计学 ABTest的目的是为了快速验证一个版本是不是比另外一个版本要好。为了简化问题，我们假设要验证的app是手机QQ浏览器，同时假设衡量版本好坏的指标只有1个：用户日均使用时长。 现在我们我们有手机QQ浏览器A版本和手机QQ浏览器B版本。我们怎么知道验证谁的用户日均使用时长更长呢？最容易想到的方法是：先让全部用户都使用A版本，统计用户日均使用时长；再让全部用户使用B版本，统计用户日均使用时长。 这样得出的数据结果当然非常精确。但一来成本有点高，二来两个版本并不是同时间发布，有可能因
http://www.woshipm.com/data-analysis/917862.html
选自arXiv 作者：William Fedus等 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 生成对抗网络（GAN）自推出以来，在计算机视觉领域中引起了一股风潮，在自然语言处理中却鲜有研究。看来，这或许需要 GAN 的提出者 Ian Goodfellow 自己来推动。谷歌大脑 William Fedus、Ian Goodfellow 和 Andrew M. Dai 共同提交的论文中，研究人员使用 GAN 和强化学习方法在 NLP 中做了自己的探索。目前，该论文已提交至 ICLR 2018 大会。 前言 循
来源 | 公众号 量子位 火爆全网的AI绘画你玩了吗？ 女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具，背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公司和个人都很不友好。 对此，
本文通过介绍一种信用风险评级模型的开发过程，包括数据准备、特征选择、模型训练和模型验证等步骤。在数据准备阶段，需要清洗和处理原始数据，使其适用于模型训练。在特征选择阶段，需要确定哪些特征对信用风险的影响最大，并将其纳入模型。在模型训练阶段，需要选择合适的模型和参数，并进行训练。在模型验证阶段，需要使用测试集对模型进行验证，并计算模型的区分能力。最后，通过五折交叉验证的方法，选出稳定性和区分能力最优的模型，作为最终的信用风险评级模型。
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。简单api使用还是特别简单的，如果需要处理的数据量特别的大，那么一定记住api使用调优。 RDD的两种类型操作。 有哪两种操作呢？分别是transformation ，action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个
上面两篇大部分介绍的都是理论知识，希望看到前两篇的都读读。读一遍 不容易理解现在这一篇是介绍api操作的。相对来说容易些也是方便我自己记忆。 RDD的两种类型操作 有哪两种操作呢？分别是transformation ，action 也是我们上面所说的转换 和行动。 Transformations 使用的是常用的api操作还有很多可能介绍不到 1. map():将原来的RDD的每个数据想根据自定义函数进行映射，转换成一个新的RDD。 SparkConf conf = new SparkCon
昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈
导读：抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本。抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
数据处理是根据数据分析目的，将收集到的数据，用适当的处理方法进行加工、整理，形成适合数据分析的要求样式，它是数据分析前必不可少的工作，并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前，先要了解数据变量。
Reducing Label Effort: Self-Supervised meets Active Learning这篇论文将主动学习和自监督训练结合，减少了标签的依赖并取得了很好的效果。
运用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的收集、整理和分析的一门学科。将统计学应用于医学领域，则称为医学统计学。
分为群体参数，样本参数 1. 群体参数：μ\mu，σ\sigma，PP 2. 样本参数：X¯\bar{X}，SS，P̂ \hat{P}
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。
抽样调查在统计学与 Python数据分析/数据挖掘/数据科学 中非常常用，在实际业务中更是高频刚需，而 Python 并没有专有的抽样方法库，所以笔者将自己以前的笔记汇总到自写库中，用到时直接调用函数即可，快速且精确。
蒙特卡罗法（Monte Carlo method），也称为统计模拟方法（statistical simulation method），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法
今天还是数据分析的学习，如果你觉得文章太长太没意思，欢迎拉到底部直接看大纲总结，一秒学会（学不会我也不负责，让你不看全文）。
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
参数和统计量在数据分析中起着至关重要的作用。参数是对总体特征的描述，如均值、方差等，而统计量则是基于样本数据计算得出的，用于估计或推断总体参数的值。
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。
测序数据量对于NGS数据分析是非常重要的，测序数据量过低，不能有效覆盖基因组完整信息，测序数据量过高，则会造成冗余，不够经济。为了验证当前测序量能否满足需求，或者说加大测序量是否能够进一步挖掘的更大量的信息，通常需要进行饱和度分析。
随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用，有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。接受拒绝法的基本想法是，找一个容易抽样的建议分布，其密度函数的数倍大于等于想要抽样的概率分布的密度函数。按照建议分布随机抽样得到样本，再按要抽样的概率分布与建议分布的倍数的比例随机决定接受或拒绝该样本，循环执行以上过程。
github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。
随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下：
ReMap收集来自GEO和Encode项目中人的chip_seq数据，对来自不同细胞系，不同类别转录因子的数据进行归类整理，网址如下
在数据科学、机器学习和统计学等领域中，随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能，包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的随机数生成操作，并通过实例演示如何应用这些功能。
【新智元导读】彭博社最近推出了一些列大公司面试指南，其中包括Facebook、Uber和高盛等大公司。那么，如果想进入Facebook做一名机器学习工程师，需要具备哪些素质？要多牛才能与Yann LeCun做同事呢？ 职位：软件工程师，机器学习 招聘负责人：James Everingham，Instagram工程主管 薪资：$130,000-$145,000 职位描述： 构建更智能的系统；检测数据，增强用户体验，编写和实现代码，评估结果。该职位不仅是写代码，而且要做研究。例如，尝试提供更好的个性化搜索结果
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。统计
在做统计分析的过程中，经常需要进行随机抽样，R 提供了多种生成随机数的函数，并且可以进行多种形式的抽样。
经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法，所以我们对其了解透彻了吗？NO！当然还得日日精进,大家经常使用的Monte Carlo方法并不完美，我估计大多数人也听不懂我在说什么，是因为你不知道错在哪了。
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 严禁转载。
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