Hadoop中的datanode起不起来
更新时间：2022-01-18 11:01
最满意答案
其他回答
stratified random sample 英[ˈstrætifaid ˈrændəm ˈsɑ:mpl] 美[ˈstrætəˌfaɪd ˈrændəm ˈsæmpəl] [词典] 分层随机样本; [例句]the stratified random sampling method and small sample testing 分层随机抽样方法与小子样检验
相关问答
更多-
stratified random sample是什么意思[2022-08-11]
stratified random sample 英[ˈstrætifaid ˈrændəm ˈsɑ:mpl] 美[ˈstrætəˌfaɪd ˈrændəm ˈsæmpəl] [词典] 分层随机样本; [例句]The Stratified Random Sampling Method and Small Sample Testing 分层随机抽样方法与小子样检验 -
stratified sample是什么意思[2021-12-11]
stratified sample 分层抽样；[统计] 分层样本 如：Methods A cluster stratified sample of 1681 students ham Jianghan University were investigated by SDS. 方法采用分层整群抽样法抽取江汉大学1681名本科学生，采用抑郁自评量表（SDS）进行测评。 《新英汉大字典》 望采纳 谢谢 -
猪的分层抽样？(stratified sampling in pig?)[2022-05-07]
您可以使用RANDOM()实现自己的采样方法，然后过滤掉值低于0.95的行。 因此，如果要对此采样进行分层，则可以计算行的哪一部分包含特定值，然后相应地缩放随机值，以便以不同的速率对不同的值进行采样。 You could implement your own method of sampling by using RANDOM() and then filtering out rows with values below, say, 0.95. So, if you want to stratify thi ... -
R中的分层随机抽样(Stratified random sampling in R)[2022-03-09]
您可以先使用cut功能分隔成容器，例如<100，介于100和300之间等。 data$cut <- cut(data$FARMS92, breaks = c(0,100,300,600, 1E7), labels = c("A","B","C", "D"), right = TRUE) 然后使用stratify功能（ https://gist.github.com/mrdwab/6424112 ）。 stratified(data, "cut", size = c(2,2,2,2)) 对于这个特定的例子 ... -
带约束的分层抽样(Stratified sampling with constraints)[2022-08-20]
更新 继续原始答案中的示例数据，我将使用两个步骤： 创建一个您感兴趣的级别的子集。 sub1 <- as.data.table(dat1)[B == 30 & C %in% 8:10][order(C)] 找出你需要抽样的百分比。 在这里，我将最终行数设置为500，因为采用子集时样本数据没有1000行。 要获得所需的百分比，它就像所需的行数除以子集中的总行数一样简单... rows_wanted <- 500 set.seed(2) out <- stratified(sub1, "C", rows_wa ... -
来自Pandas的分层样本(Stratified samples from Pandas)[2023-06-16]
我不完全确定你的意思是： strats = [] for k in range(11): y_val = k*0.1 dummy_df = your_df[your_df['Y'] == y_val] stats.append( dummy_df.sample(200) ) 这使得只包含您想要的Y值的虚拟数据帧，然后取样200。 好，所以你需要不同的块具有相同的结构。 我想这有点难，下面是我该怎么做： 首先，我会得到X1的直方图： hist, edges = np.histogra ... -
我已经将代码修改为适合我的东西。 变更摘要： 使用enqueue_many=True将一批具有不同标签的示例排入enqueue_many=True 。 否则它会期待单个标量标签Tensor（在队列运行者评估时可以是随机的）。 第一个论点预计将是一个Tensors列表。 它应该有一个更好的错误消息（我认为这是你遇到的）。 请发送拉取请求或在Github上打开问题以获得更好的错误消息。 启动队列运行程序。 否则使用队列的代码将会死锁。 或者使用Estimator或MonitoredSession因此您无需担心这 ...
-
好的，既然这里的问题的答案实际上并不适用于Java ，我已经用Java重写了它。 推理仍然是同样的想法。 我们仍在使用sampleByKeyExact 。 现在没有开箱即用的奇迹功能（ 火花2.1.0 ） 所以你走了： package org.awesomespark.examples; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spar ...
-
在R中绘制分层样本(drawing a stratified sample in R)[2023-04-10]
如果你有一个分层设计，那么我相信你可以在每个层次中随机抽样。 这是一个使用ddply在每个层中进行比例采样的简短算法： library(plyr) set.seed(1) dat <- data.frame( id = 1:100, Category = sample(LETTERS[1:3], 100, replace=TRUE, prob=c(0.2, 0.3, 0.5)) ) sampleOne <- function(id, fraction=0.1){ sort(sample ... -
这里有一个使用data.table的解决方案（如果你正在寻找性能，你应该真的给它一个去）包和replicate ： setDT(dx) rbindlist(replicate(10,dx[,perm := sample(gender),party],simplify=FALSE)) 我不是dplyr的用户既不是吹笛者，但如果你是一个“管道狂热”你可以转换上面的代码并管道它： PERM <- function(dx) dx[,perm := sample(gender),party] REPLICAT ...