sampling

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我想弄清楚如何从数据框中的一个因素（唯一标识符）的唯一值进行采样 - 用替换 - - 然后使用这些（重复的）采样值来获取唯一标识符值的索引。更具体地说，假设我有一个（重复）字母和数字的数据集。我想采样这些字母的唯一值，然后返回与我采样的字母相对应的数据框的索引。 set.seed(1) df = data.frame(l = rep(letters,2), v = 1:52) sampvec

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MATLAB中imfreehand工具的采样率？

我想用imfreehand在MATLAB绘图中手绘路径。出于分析目的，我需要imfreehand工具的采样率。它使用时间采样还是空间采样？

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如何在R中重复1000次这个随机游走模拟？

我模拟的一维和对称随机游动过程： y[t] = y[t-1] + epsilon[t] 其中白噪声是由在epsilon[t] ~ N(0,1)时间周期t表示。这个程序没有漂移。此外，RW是对称的，因为Pr(y[i] = +1) = Pr(y[i] = -1) = 0.5。这里是我中的R代码： set.seed(1) t=1000 epsilon=sample(c(-1,1), t, r

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Azure机器学习偶数采样

我想在Azure ML中做一些基本的多标签分类。我有以下格式的一些基本数据： value_x value_y label x1 y1 label1 x2 y2 label1 x3 y3 label2 ..... 我的问题是，在我的数据中的某些标签（在总共五个）的比例过高，因为数据的约40％是LABEL1，约20％是标签2，其余10％左右。我想从这些中抽取一些样本来训练我的

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脉冲编码调制时信号频率如何存储？

我是采样和量化概念的新手，尽管读了很多文章，但我不清楚PCM如何工作，如果我录制简单的声音。如果我以44.1 KHz采样率，16位量化和单声道记录音符A3（220hz）1秒;从我读到的内容来看，PCM流会记录A3音符的幅度44100倍，并尝试将幅度值放入65536个音阶中的一个。在将此数字信号转换回模拟信号时，我们如何知道原始信号是220hz？ PCM编码只保存了幅度值 - 不管原始输入中存在

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Beaglebone黑色采样率太慢，并给出错误的电压libpruio

当谈到这种事情时，我几乎是一个noob，所以如果你们可以帮助我或指引我到一个地方去学习我需要的东西知道，我将不胜感激。基本上我的问题是，我正在使用libpruio库来连续采样板上的模拟值。这里有两件事情会出错。首先，无论BB什么时候采样电压，连接到AIN引脚的电线的电压都升高。我通过将示波器连接到引脚采样的同一根线上观察到了这一点。我看到的是，每当BB开始采样时，整个信号（仅来自放大的麦克风的声

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根据条件丢弃样本

我希望在R中编写一个循环，在其中模拟泊松样本，但是我希望丢弃不包含任何零和“有另一个去”的样本。我该怎么做？例如： X<-rep(999,100) for(j in 1:100){ x<-rpois(100,4) X[j]<-mean(x) } 有什么办法，我可以继续为其length(X[X==0])==0样品，然后重新选择一个样本，并一直持续到100表示从不包含零样品获得？

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如何从地理人口中绘制系统样本？

我有一个代表100X100单位平方的数据框（df），在创建像这样的地理人口(z= x+y, where x<-df$x, and y<-df$y)后，我需要从中提取一个尺寸为n=100的系统样本。我该怎么做？

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取样从多指标数据框中

我有一个MultiIndex大熊猫DataFrame称为df_data以下面板数据的工作： y x n time 0 0 0.423607 -0.307983 1 0.565563 -0.333430 2 0.735979 -0.453137 3 0.962857 1.671106 1 0 0.772304 1.221366

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使用Theano绘制多项式样本

我目前正在实现一个卷积RBM，我正在使用Theano。我目前的实现似乎很慢，分析表明它主要是由于吉布斯采样步骤。实际上，我使用Theano的shared randomstreams来生成多项式样本。但是，我发现了Theano的随机流here的改进版本，它可以满足我所有的性能要求。不幸的是，这个实验性的随机发生器只支持二维矩阵，我必须用它作为张量4-对象（4D矩阵），因为这是Theano的nn