蓄水池抽樣（Reservoir Sampling ）是一個很有趣的問題，它能夠在o（n）時間內對n個數據進行等概率隨機抽取，例如：從1000個數據中等概率隨機抽取出100個。另外，如果數據集合的量特別大或者還在增長（相當於未知數據集合總量），該算法依然可以等概率抽樣。 說蓄水池抽樣之前，先說一下 ...

決定；大大簡化問題復雜性 缺點： 由於要進行大量的抽樣計算，對計算機速度依賴性強 ...

一批驗證集，其實這樣最終的模型會有隱患，科學的做法是：可以利用分層抽樣進行划分，能夠確保生成的訓練集和驗 ...

本次使用木東居士提供數據案例，驗證數據分布等內容， 參考鏈接：https://www.jianshu.com/p/6522cd0f4278 #數據讀取 df = pd.read_exc ...

前言： 　　蓄水池抽樣：從N個元素中隨機的等概率的抽取k個元素，其中N無法確定。 適用場景： 　　模式識別等概率抽樣，抽樣查看漸增的log日志（無法先保存整個數據流然后再從中選取，而是期望有一種將數據流遍歷一遍就得到所選取的元素，並且保證得到的元素是隨機的算法）。 偽代碼 ...

RANSAC在圖像拼接中有所使用，有時候也在圖像理解的相關算法中有所使用。 算法簡介如下(摘自《圖像處理、分析與機器視覺（第3版）》)： 1.假設我們要將n個數據點X={x1,x1,...,xn} ...

證明代碼： 證明結果： ...

生物統計與實驗設計-統計學基礎-2&區間估計-1 正態分布參數:均值和方差 其中，選擇1d是因為好算；通常，95%區分大概率事件和小概率事件， 當總體是正態分布時，可以利用常用抽樣分布估計出樣本參數： 抽樣分布是樣本估計量是樣本的一個函數，在統計學中 ...