sampling

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    「1」の時間を10%、「2」を時間の30%、「3」を他の60%の時間をランダムに選択したいとします。私は、Javaでこれらの確率に基づいて無作為にサンプリングする方法があるのだろうかと思っています。 ありがとうございます

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    非常に大きなデータフレーム(約1.1M行)があり、サンプルを作成しようとしています。 私は全体のデータフレームから選択するインデックス(約70,000インデックス)のリストを持っています。 これは、アイブ氏はこれまでに試したものですが、すべてのこれらのメソッドは、あまりにも多くの時間を取っている: 方法1 - パンダの使用: sample = pandas.read_csv("data.csv",

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    これらの新しいセットに比例したクラス・サイズを保存するために、レイヤー・サンプリングを使用して、元のデータ・セットの75%と25%のサイズのトレーニング・セットとテスト・セットに分割する方法を教えてください。私はWEKAでこれをやろうとしています。 "RemovePercentage"フィルタは層別には行いません。また、 "StratifiedRemoveFolds"フィルタではパーセントでこれを

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    私は、従来のリザーバーサンプリングアルゴリズムと加重リザーバーサンプリングアルゴリズムの両方で、ユーザーがリザーバーのサイズを入力として指定する必要があることを理解しています。入力として、アイテムの均一なサンプリング比のみを取るリザーバサンプリングアルゴリズムがあります。これは、ユーザーがストリームの大きさおよび結果のサンプルサイズを知らないことを意味しますか?私は周りを見回しましたが運がありませ

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    nのデータセットの無作為サンプルを置き換えずに作成する関数を作成したいとします。 この例では、虹彩データセットを使用しています。 アイリスデータセットには150の観測値があり、10個のサンプルが必要です。 私の試み: #load libraries library(dplyr) # load the data data(iris) head(iris) # name df df

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    点だけを含むポリゴンメッシュ(1つのセル→ポイントソース内)をParaViewの画像データセットに再サンプリングする方法。 ParaViewバージョン5.2からのResample to Imageフィルタを使用しています。 すべての再サンプリングされたデータ配列の範囲は、期待値ではなく[0,0]です。

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    さらに、一定時間ごとに波の音の大きさや音量の大きさを知る方法もあります。 実際、私は2つの方法、つまり完全な波形を必要とし、毎回測定します。第1のものは歌の波を、第2のものは視覚効果のためのものである。 これはAndroid(NDK)システム向けです。

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    私は、3つの異なる多変量ガウス分布から100サンプルを返す関数を実装しようとしています。 numpyは、sinle多変量ガウスからサンプリングする方法を提供します。しかし、異なるサンプリング確率で3つの異なる多変量からサンプルする方法を見つけることができませんでした。 私の要件は G_1 mean = [1,1] cov =[ [ 5, 1] [1,5]] G_2 mean = [0,0] co

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    MATLABのシステム識別ツール(アプリケーション)とコマンドラインを使用して、クワッドコプロセッサのモデルを識別しようとしています。私は入力信号と出力信号の両方がで、不均一にサンプリングされています、具体的には、連続測定間のサンプル時間は実験を通して一定ではありません。 は、私はそれを使用してMATLAB上の不均一なデータセットを作成することが可能であることがわかった: timeは非一様サンプリ

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    私はマンダリンの口頭理解を実践してテストするためのPythonプログラムを書いています。それは私の指定されたディレクトリからランダムmp3を選択し、それを再生します(その後、より多くのものを行います)。私はこれらのmp3を再生するためにpygameを使用していますが、私の問題は、私の現在の設定では、mp3のサンプリング周波数を明示的に宣言して正しく再生することです。しかし、48kHzと44.1kH