數據量大的時候,對數據進行采樣,然后再做模型分析。作為數據倉庫的必備品hive,我們如何對其進行采樣呢? 當然,浪尖寫本文還有另一個目的就是復習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 : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . : : . 只通過limit河南保證數據隨機的返回,通 ...
2018-08-30 15:49 0 1071 推薦指數:
數據量大的時候,對數據進行采樣,然后再做模型分析。作為數據倉庫的必備品hive,我們如何對其進行采樣呢? 當然,浪尖寫本文還有另一個目的就是復習hive的四by。不止是否有印象呢? Hive : SORT BY vs ORDER BY vs DISTRIBUTE BY vs CLUSTER ...
實現對DataFrame對象隨機采樣 pandas是基於numpy建立起來的,所以numpy大部分函數可作用於DataFrame和Series數據結構。 numpy.random.permutation(n)函數可以產生0~n范圍內的n個隨機數,輸出形式為numpy數組 ...
clear all; M = 10; % bit數 符號數 N = 100; % 總采樣數 L = N/M; % 每bit采樣數 emp_rate = 0.5; % 占空比 imp = round(rand(1,M)); % round(...):四舍五入; rand(M,N):產生(0,1 ...
技術背景 隨機采樣問題,不僅僅只是一個統計學/離散數學上的概念,其實在工業領域也都有非常重要的應用價值/潛在應用價值,具體應用場景我們這里就不做贅述。本文重點在於在不同平台上的采樣速率,至於另外一個重要的參數檢驗速率,這里我們先不做評估。因為在Jax中直接支持vmap的操作,而numpy的原生 ...
由於最近在看deep learning中的RBMs網絡,而RBMs中本身就有各種公式不好理解,再來幾個Gibbs采樣,就更令人頭疼了。所以還是覺得先看下Gibbs采樣的理論知識。經過調查發現Gibbs是隨機采樣中的一種。所以本節也主要是簡單層次的理解下隨機采用知識。參考的知識是博客隨機 ...
如果我們要求$f(x)$的積分,可化成, \[\int {\frac{{f(x)}}{{p(x)}}p(x)dx} \] $p(x)$是x的概率分布,假設${g(x) = \frac{{f(x)} ...
我只是感覺好玩,寫了這樣一段程序。 原理就是先隨機生成兩個點,然后根據這兩個點畫直線,最后在直線上的像素保留,沒在直線上的像素丟棄就行了。 最后生成了一幅含有很多空洞的圖像。 當然,對含有空洞的圖像是可以用修復算法修復的。 我也嘗試修復了一下,用的算法我過去也寫過,可以看這里。 這一次 ...
1. Monte Carlo 積分 蒙特卡洛方法的思想很簡單,就是用隨機投點法來模擬不規則圖形的面積。比如在1*1的矩形中,有一個不規則的圖形,我們想要直接計算該圖形的面積很困難,那怎么辦呢?我們可以拿N個點,隨機拋在1*1的矩形框中,數一下落入該不規則圖形中的點的個數count,那么該不規則 ...