subsampling

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word2vecと組み合わせて使用される用語「ネガティブサンプリング」と「サブサンプリング」について聞いています。 word2vecを使いこなそうとする前に、単語の埋め込みを参照して最初からやり直すようにしています。（あなたがリンクを信用していない場合は、 "ベクトル空間でWord表現の効率的な推定"、をGoogleに。）を https://gul.gu.se/public/pp/publ

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不均一なデータから一様分布を作成するサンプル

分布が不均一（高度がピーク）のデータセットが与えられた場合、ほぼ一様分布で新しいデータセットを作成するために再サンプリングしたいと考えています。私のアプローチ：ビンにデータを分割します。ターゲットビンレベル=すべてのビンの中で、ビンあたりのサンプル数が最小です。各ビンカウント=ターゲットビンレベルまでサンプルをランダムに削除します。良い方法はありますか？私たちは、一様分布のために、我々は

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は、私は、その値が次のよう</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/FHjcg.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/FHjcg.jpg" alt="enter image description here"></a></p> <p>で配布され、この配列から、私はランダムサブサンプルを取得する必要がありnumpyの配列を持っているのpython

でnumpyの配列からサブサンプリングを分散します通常配布されます。私は写真の赤い線の上にある配列から値を取り除く必要があります。すなわち、突然のピークが取り除かれたときに私の分布が平滑化されるように、アレイから特定の値のいくつかの発生を取り除く必要がある。そして、私の配列の分布は次のようになるはずです。は、手動でピークに対応するエントリを探して、そのうちのいくつかの出現箇所を削除せずに、P

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データフレームの具体的なサブサンプルを抽出し、pysparkの別のデータフレームに保存するにはどうすればよいですか？

私は 'df1'というデータフレームを持っていて、Xの行を持っています.1000と仮定します。私がしたいのは、そのデータフレームの具体的なサブサンプルを取得し、別のものとして保存することです。たとえば、 'df1'から400〜700の行を抽出し、 'df2'として保存したいとします。 list = df1.collect() subsample = list[400:700] df2 = sc

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Keras Convolution3Dサブサンプルエラー

ケラスを使用して3D畳み込みレイヤーを構築しようとしていました。それは正常に動作しますが、私はサブサンプルのパラメータを追加するとクラッシュしました。コード： l_1 = Convolution3D(2, 10,10,10, border_mode='same', name = 'l_1', activation='relu', subsample = (5

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ビデオのサンプルフレーム

.aviビデオファイルを取得し、100番目のフレームごとにサブサンプルし、それらのフレームをそれぞれのビデオに結合する方法をOS X/Python3.5で探しています。私の特別なケースでは、ビデオは20fpsで30秒なので、新しいビデオの長さは6フレームにすぎません（複数のビデオでこれを行い、後でそれらをまとめてください）。私はopencvをインストールしましたが、これを行う方法に関するドキュ

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R - 新しい乱数とプロットの削除を使ってデータフレームの操作を100倍繰り返す方法

私はRの新しいユーザーであり、データフレームの複数のサブサンプルを作成しようとしています。私は4つの階層（STRATUM = 1,2,3,4）に割り当てられたデータを持ち、各階層の指定された数の行だけをランダムに保持したい。これを達成するために、データをインポートし、階層化値でソートしてから、各行に乱数を割り当てます。将来の分析でそれらを再度使用する必要があるので、元の乱数割り当てを保持したいので

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"クロマサブサンプリング"とビデオ/画像フォーマットについて（YUV 4：2：2、YUV 4：2：0など）

RGB画像（またはビデオストリーミング）からは、他の画像/ビデオ形式（例えば、YCrCb 4：2：2または4：2：0）を取得する。私はRGBピクセルとYCrCbの関係を知っていて、4：2：2または4：2：0を得るためにサブサンプルする方法を知っています。問題はなぜこの記法ですか？この記法はどこから来たのですか？数字はどういう意味ですか？

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グループごとに無作為にサンプリングし、グループ内のすべてのエンティティがサンプリングされるまで、新しいデータフレームを作成します。

リージョンごとに1つのランダムなサイトを作成し、新しいデータフレームを作成してすべてのサイトがサンプリングされるまでこれらのプロセスを繰り返します。したがって、各データフレームには同じ地域の同じサイトが含まれません。私の実際のデータフレームのいくつかのリージョンには、他のリージョンより多くのサイト（リージョンCのサイトが4つあります）があります。私はそれらの行を削除したい（おそらく私は複数のデー