sampling

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내가 고객의 데이터 프레임 말해봐 - 나는 2 개 개의 다른 작업을 수행 할 cust_df = Date ArrivalTime TimeInStore AmountSpent 170920 930 30 20 170920 1000 20 20 170920 1001 30 100 170920 1500 15 10 1

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IBM Watson Text to Speech 서비스에서 생성 된 오디오의 샘플링 빈도는 얼마입니까?

Watson Text to Speech 서비스를 사용하여 MP3 파일 & WAV 형식의 오디오 파일을 생성하고 있습니다. 이 오디오의 기본 샘플링 빈도는 얼마입니까? API를 치는 동안 샘플링 속도를 지정하는 방법이 있습니까 (& WAV)? 텍스트에 대한 Watson Speech는 광대역 모델에 16 kHz의 오디오를 사용할 것을 권장합니다.

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지정된 그룹 크기의 셔플 샘플을 항상 확보하는 방법 R

R을 사용하여 지정된 확률을 기준으로 고정 된 그룹 크기의 그룹으로 샘플을 분할하려하지만 그룹을 항상 보장하려면 셔플 샘플의 크기는 항상 동일합니다. 예를 들어, 샘플 사이즈가 100이라고 가정하자, 그룹의 개수가 4이고, 각각의 그룹에 대해, 그룹의 크기는 40, 30, 20, 10은 각각 다음과 같이 나타낸다 : category_split <- samp

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샘플 양식을 두 가지 다른 벡터로 가져 오는 방법은 무엇입니까?

크기가 다른 두 개의 벡터가 있습니다. 내가 y에서 x에서 크기 75 관찰의 샘플을 포함 크기 (100)과 크기 (25)의 시료의 새로운 벡터 z를 만들 x <- rnorm(50, 2, 0.8) y <- rnorm(35, 4, 0.5) 말한다. 기본 패키지의 sample() 기능을 사용하고 있다고 생각합니다.

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R - 대형 데이터 세트로 계층화 된 샘플링

큰 데이터 세트가 있고 샘플링을 원하는 그룹이 여러 개 있습니다. 각 그룹에는 일정한 수의 긍정적 인 경우가 있고 값이 1이고 부정적인 경우가 많으며 값은 0입니다. 각 그룹에 대해 모든 긍정적 인 사례를 선택한 다음 해당 그룹의 양성 사례 양의 4 배에 해당하는 임의의 양의 음성 사례를 선택하려고합니다. 많은 데이터를 빠르게 실행해야하는 항목이 필요합니다

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가우시안 혼합 모델 샘플링 그 아래에 주어진 코드 조각 그것에서 가우스 분포와 샘플 데이터를 생성하고, I 가지고

: I가 original_label 및 generated_label, 각각의 샘플의 개수를 체크 input = pd.read_csv("..\\data\\input.txt", sep=",", header=None).values gmm = GMM(n_components=5).fit(input) sampled = gmm.sample(input.shape[0]

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에서이 질문은 쿼리를 공식화에 관한 포스트 그레스

에서 n은 임의 그룹의 모든 행을 선택하는 방법 PostgreSQL 가정하자 나는이 다음 표 : record entity docid sentencid 1 A 123 1231 1 A 123 1232 1 A 100 1001 1 C 100 1002 1 B 121 1212 1 B 123 1234 2 B 102 1021 2 D 111 1111 2 D

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음수 샘플링 및 서브 샘플링

word2vec와 함께 사용되는 "음수 샘플링"및 "서브 샘플링"이라는 용어를 듣고 있습니다. word2vec을 엉망으로 만들려고하기 전에 단어 삽입을 참조하는 문서를 다시 살펴보고 처음부터 시작하려고합니다. 용지 흔적이 나를 여기에 착륙했습니다 :는 https://gul.gu.se/public/pp/public_courses/course77642/publ

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샘플 분포와 중앙값 생성

정규 분포 mu = 16 및 σ = 4를 갖는 막대 그래프를 만드는 방법

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계층화 된 샘플링 크기는 그룹에 따라 다릅니다. R

저는 R에 대해 상당히 익숙합니다. 이제 표본 크기가 그룹을 기준으로 바뀔 때 계층화 된 샘플링이 필요합니다. 및 샘플 크기가 다른 기 또는 계층에 따라 달라 : 데이터는 다음과 같다 I는 층화 추출법을 사용 하지만 모르겠습니다 밖으로 샘플 크기. Result <- stratified(Population, c("Loc", "Format"),