数据量大的时候,对数据进行采样,然后再做模型分析。作为数据仓库的必备品hive,我们如何对其进行采样呢? 当然,浪尖写本文还有另一个目的就是复习hive的四by。不止是否有印象呢? Hive : SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER ...
hive gt select from account limit OKaccount.accountname account.accid account.platid account.dateid account.createtime : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . 只通过limit河南保证数据随机的返回,通 ...
2018-08-30 15:49 0 1071 推荐指数:
数据量大的时候,对数据进行采样,然后再做模型分析。作为数据仓库的必备品hive,我们如何对其进行采样呢? 当然,浪尖写本文还有另一个目的就是复习hive的四by。不止是否有印象呢? Hive : SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER ...
实现对DataFrame对象随机采样 pandas是基于numpy建立起来的,所以numpy大部分函数可作用于DataFrame和Series数据结构。 numpy.random.permutation(n)函数可以产生0~n范围内的n个随机数,输出形式为numpy数组 ...
clear all; M = 10; % bit数 符号数 N = 100; % 总采样数 L = N/M; % 每bit采样数 emp_rate = 0.5; % 占空比 imp = round(rand(1,M)); % round(...):四舍五入; rand(M,N):产生(0,1 ...
技术背景 随机采样问题,不仅仅只是一个统计学/离散数学上的概念,其实在工业领域也都有非常重要的应用价值/潜在应用价值,具体应用场景我们这里就不做赘述。本文重点在于在不同平台上的采样速率,至于另外一个重要的参数检验速率,这里我们先不做评估。因为在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生 ...
由于最近在看deep learning中的RBMs网络,而RBMs中本身就有各种公式不好理解,再来几个Gibbs采样,就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机 ...
如果我们要求$f(x)$的积分,可化成, \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布,假设${g(x) = \frac{{f(x)} ...
我只是感觉好玩,写了这样一段程序。 原理就是先随机生成两个点,然后根据这两个点画直线,最后在直线上的像素保留,没在直线上的像素丢弃就行了。 最后生成了一幅含有很多空洞的图像。 当然,对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的。 我也尝试修复了一下,用的算法我过去也写过,可以看这里。 这一次 ...
1. Monte Carlo 积分 蒙特卡洛方法的思想很简单,就是用随机投点法来模拟不规则图形的面积。比如在1*1的矩形中,有一个不规则的图形,我们想要直接计算该图形的面积很困难,那怎么办呢?我们可以拿N个点,随机抛在1*1的矩形框中,数一下落入该不规则图形中的点的个数count,那么该不规则 ...