stratified sampling人口k-means
2014 1990-2000-2010 城镇人口 乡村人口 变化对比
As is clearly reflected in the column chart above,some remarkable changes have taken place in the recent two decades between population in urban and r ......
random库choice、choices和sample区别
import string import random # 返回一个 print(random.choice(list(string.digits))) # 返回一个列表，列表元素不重复 print(''.join(random.sample(list(string.digits), 5))) # ......
Sample Ayla Support Request
# Sample Ayla Support Request ## Information that should be supplied in a support request: - **Severity** - 1, 2, 3 - **Description** of the issue. Pl ......
Batch Sampled Softmax logQ去偏
来自谷歌的论文《Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations》 参考： - [会议presentation](https://www.youtube.com/watch?v=O4cqDdtf ......
人口最多的年份
给你一个二维整数数组 logs ，其中每个 logs[i] = [birthi, deathi] 表示第 i 个人的出生和死亡年份。 年份 x 的 人口 定义为这一年期间活着的人的数目。第 i 个人被计入年份 x 的人口需要满足：x 在闭区间 [birthi, deathi - 1] 内。注意，人不 ......
Paper Reading: Ensemble of Classifiers based on Multiobjective Genetic Sampling for Imbalanced Data
大多数处理不平衡学习的技术都是针对二分类问题提出的，这些方法并不一定适用于不平衡的多分类任务。针对这些问题，本文提出了一种新的自适应方法——基于多目标遗传抽样的分类器集成(E-MOSAIC)。E-MOSAIC 将训练数据集中提取的样本编码为个体进行进化，通过多目标优化过程搜索能够在所有类别中产生具有... ......
sFlow sampled flow协议解析
sflow是一种用来统计网络流量的采样方案。 # 采样方式 ## 按照包数采样 比如采样率是1000，每经过一个包，计数器减一，如果计数器为0，采样当前的数据包，然后计数器重置。 ## 随机采样 由于按照固定包数采样，有可能会采到有规律的包，影响采样有效性。比如采样率是1000，每1000个包中，9 ......
K-Means聚类 案例:鸢尾花分类
# 实例代码 ```python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans ......
Paper Reading: Model-Based Synthetic Sampling for Imbalanced Data
针对不平衡数据问题，本文提出了一种基于模型的综合抽样(MBS)方法，从一个新的角度对少数类实例进行过采样。MBS 是一种过采样算法，目标是生成能够捕捉少数类训练样本特征之间关系的合成样本，同时保持数据样本的可变性。首先利用回归模型捕获少数类样本的特征趋势，接着通过对可用特征值进行采样生成临时数据样本... ......
R语言K-Means(K均值聚类）和层次聚类算法对微博用户特征数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=32955 原文出处：拓端数据部落公众号 本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强 ......
LEARNING TO SAMPLE WITH LOCAL AND GLOBAL CONTEXTS FROM EXPERIENCE REPLAY BUFFERS
 **发表时间：**2021（ICLR 2021） **文章要点：**这篇文章想说，之前的experience r ......
random.sample()和random.choices()、random.choice()区别
random.sample()和random.choices()、random.choice()区别 返回列表（1-k个值）random.sample(data,3)random.sample(data, k=3)data可以是字符串 元组 list从一个数据源中随机获取k个数据 不重复取 （取过的 ......
SPSS Modeler用K-means（K-均值）聚类、CHAID、CART决策树分析31省市土地利用情况和GDP数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32840 原文出处：拓端数据部落公众号 随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。 本文旨在应用SPS ......
K-Means聚类分析-无标签
模型亮点 初始测试集上评分为0.36，调参后测试集上评分为0.77 数据集由sklearn生成 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 from sklearn.datasets import make_blobs x,y=make_blobs(n_samples=600,n_features=1 ......
K-Means聚类分析-有标签
模型亮点 初始测试集上评分为0.51，调参后测试集上评分为0.75 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.data y=iris.target ......
4.6 无监督学习-K-means算法
# 1 什么是无监督学习  - 一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客 ......
数据分享|MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31733 最近我们被客户要求撰写关于Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Copula方法是测度金融市场间尾部相关性比较有效的方法，而且可用于研究非正态、非线性以及尾部非对称等较复杂的相依特征关系 因此，Copula方法开始逐渐代替多元 ......
SPSS Modeler分析物流发货明细数据：K-MEANS（K均值）聚类和Apriori关联规则挖掘
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32633 原文出处：拓端数据部落公众号 物流发货明细数据在现代物流业中扮演着至关重要的角色。通过对这些数据进行挖掘和分析，我们可以发现隐含在背后的供应链运营规律和商业模式，从而指导企业在物流策略、成本管理和客户服务等方面做出更加科学和有效的决策。 ......
MATLAB用改进K-Means(K-均值)聚类算法数据挖掘高校学生的期末考试成绩|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30832 最近我们被客户要求撰写关于K-Means(K-均值)聚类算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了 ......
Longley数据集——强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)，Emlpoyed(就业率)。LongLey数据集因存在严重的多重共线性问题，在早期经常用来检验各种算法或计算机的计算精度
Longley数据集来自J．W．Longley（1967）发表在JASA上的一篇论文，是强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)， ......
【论文精读】《Random Sampling over Joins Revisited》
# **论文阅读报告《Random Sampling over Joins Revisited》** 目录 [一、 对计算问题的概述](#对计算问题的概述) [1.1 背景](#_Toc105272208) [1.2 问题概述](#_Toc105272209) [1.3 问题定义](#_Toc105 ......
June 2021-Continuous Transition: Improving Sample Efficiency for Continuous Control Problems via MixUp
本文建议通过对连续transition进行线性插值来合成新的transition用于训练。为了保持构建的transition的真实性，还开发了一个鉴别器来自动指导构建过程 ......
May 2022-Neighborhood Mixup Experience Replay: Local Convex Interpolation for Improved Sample Efficiency in Continuous Control Tasks
提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的transition进行插值。NMER仅通过混合transition与邻近状态-动作特征来保持trnaistion流形的局部线性近似。 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
Jan 2023-Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss
#1 Introduction 本文建议根据样本的可学习性进行抽样，而不是从经验回放中随机抽样。如果有可能减少代理对该样本的损失，则认为该样本是可学习的。我们将可以减少样本损失的数量称为其可减少损失(ReLo)。这与Schaul等人[2016]的vanilla优先级不同，后者只是对具有高损失的样本给 ......
R语言改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析股票盈利能力和可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32418 原文出处：拓端数据部落公众号 大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。 人们在投资时总期望以最小的风险获取最大的利益，面对庞大的股票市场和繁杂的股票数据，要想对股票进行合理的分 ......
context sample in golang
package main import ( "context" "fmt" "sync" "time" ) func routine(id int, ctx context.Context, msg chan int, wg *sync.WaitGroup) { defer wg.Done() fm ......
ChatGPT如何生成可视化图表-示例中国近几年出生人口
本教程收集于：AIGC从入门到精通教程汇总 ChatGPT本身不能直接生成可视化图表，但可以配合其他可视化工具或库 方法一：前端可视化开发库 Echarts（地址：Apache ECharts ） 方法二：现有Python库。 下面分别介绍： 方法一：前端可视化开发库 Echarts 我们需要用到经 ......