subsampling

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    내가 NumPy와 매트릭스로 scipy 희소 행렬을 표본하려고에 대한 표본에 스파 스 scipy 매트릭스 조각화 그러나 connections = sparse.csr_matrix((data,(node1_index,node2_index)), shape=(dimensions,dimensions)) connections_sampled = n

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    저는 Stata에서 일하고 있으며 포트폴리오 (houseID), 년 및 월, stockID 및 주식의 수익을 나열하는 데이터가 있습니다. 데이터는 수 년에 걸친 것입니다. 나는 기본적으로 데이터의 하위 샘플을 분리하려고 :처럼 그리고 보인다. 위의 데이터에서 주택 223 및 382를 내리고 448에 대한 데이터 만 보관하고 싶습니다. 내 첫 번째 포트폴리오

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    ImageIO를 사용하여 BufferedImage를 JPEG로 저장하려고합니다. 그러나 100 품질을 사용하여 저장하더라도 Chroma SubSampling으로 인해 품질이 저하됩니다. 나는 성공적 1. 에 수평 및 수직 서브 샘플링을 설정 명시 적으로 이전 JAI 라이브러리로 되돌아와이 문제를 해결 한 그러나 중요한 요구 사항은 내가 JAI 지원하지 않는

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    svm (지원 벡터 머신)과 다양한 다른 분류 알고리즘을 구현할 것입니다. 하지만 기차 데이터 세트는 10Gb입니다. 하위 샘플을 어떻게 샘플링 할 수 있습니까? 이것은 매우 기본적인 수준의 질문이지만 초보자입니다. 감사합니다.

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    주어진 열의 연속 값의 모든 쌍이 서로 다르도록 데이터 프레임의 행을 서브 샘플링하려고합니다. 두 개가 동일하면 첫 번째 값을 유지하십시오. 여기서 P 개의 열의 모든 2 개 개의 연속 값이 다른, 예 desiredDf에서 p = [1,1,2,1,3,3,2,4,3] t = range(len(p)) df = pd.DataFrame({'t':t, 'p':p