Index 数据采样的原因 常见的采样算法 失衡样本的采样 0 2 数据采样的原因 其实我们在训练模型的过程，都会经常进行数据采样，为了就是让我们的模型可以更好的去学习数据的特征，从而让效果更佳。但这是比较浅层的理解，更本质上，数据采样就是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布从而模拟一个 ...

采样方法 目录 采样方法 1 基础采样算法 2 马尔科夫链蒙特卡洛 3 Gibbs采样 4 切片采样 5 混合蒙特卡洛算法 6 估计配分函数 在不会产生歧义的条件下，这里不对“采样 ...

在语义分割中，要求输入输出的分辨率一样大 在特征提取的时候，需要进行下采样，所以在encode过程中，要进行相应的上采样。 上采样，即扩充图像的h和w。 常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）和上池化（unpooling）。 其中前两种方法较为常见，后两种 ...

应用场景：比如一个随机事件包含4种情况，每种情况发生的概率分别为：$\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{12},\frac{1}{12}$，怎么产生符合这个概率的采样方法？ 解决方法：Alias算法，O(1) 参考链接： 【1】中文：【数学】时间复杂度O ...

（1）下采样 Downsampling 一般下采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高 ...

今天简单列举两个常用的采样方法：softmax采样和gamble采样。 在我们已知数据的概率分布后，想要根据已有的概率值，抽取出适合的数据。此时，就需要特定的采样函数拿数据。 简要代码如下： 返回结果： ...

随机采样方法 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为基础的数值计算方法。它的核心思想就是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决一些复杂的计算问题。 模拟方法:是一种基于“随机数 ...

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)} ...