蓄水池抽样（Reservoir Sampling ）是一个很有趣的问题，它能够在o（n）时间内对n个数据进行等概率随机抽取，例如：从1000个数据中等概率随机抽取出100个。另外，如果数据集合的量特别大或者还在增长（相当于未知数据集合总量），该算法依然可以等概率抽样。 说蓄水池抽样之前，先说一下 ...

决定；大大简化问题复杂性 缺点： 由于要进行大量的抽样计算，对计算机速度依赖性强 ...

一批验证集，其实这样最终的模型会有隐患，科学的做法是：可以利用分层抽样进行划分，能够确保生成的训练集和验 ...

本次使用木东居士提供数据案例，验证数据分布等内容， 参考链接：https://www.jianshu.com/p/6522cd0f4278 #数据读取 df = pd.read_exc ...

前言： 　　蓄水池抽样：从N个元素中随机的等概率的抽取k个元素，其中N无法确定。 适用场景： 　　模式识别等概率抽样，抽样查看渐增的log日志（无法先保存整个数据流然后再从中选取，而是期望有一种将数据流遍历一遍就得到所选取的元素，并且保证得到的元素是随机的算法）。 伪代码 ...

RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。 算法简介如下(摘自《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》)： 1.假设我们要将n个数据点X={x1,x1,...,xn} ...

证明代码： 证明结果： ...

生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中，选择1d是因为好算；通常，95%区分大概率事件和小概率事件， 当总体是正态分布时，可以利用常用抽样分布估计出样本参数： 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数，在统计学中 ...