基本取樣演算法及Python實現

本文**見於 code

時不時地我們會在機器學習乃至深度神經網路中瞥見取樣演算法的身影。本文只關鍵簡單的入門級的取樣演算法及其python實現。

將調查總體全部觀察單位進行編號，再用抽籤法隨機抽取（不放回）部分觀察單位組成樣本。（ck

ncnk

個部分，依次用相等間距，從每一部分個抽取乙個觀察單位組成樣本。

def

systematic_sampling
(datamat, num):    k = int(len(datamat)/num)    samples = [random.sample(datamat[i*k:(i+1)*k], 1) for i in range(num)]    return samples

def

repretition_random_sampling
(datamat, num):    samples = [random_sampling(datamat, 1) for i in range(num)]    return samples

a

1b   2c   3d   4e   5f   6

def

main
():    datamat = loaddataset('./data.txt')    # print(random_sampling(dataset, 3))
# random_sampling(dataset, 7)
# print(systematic_sampling(datamat, 2))    print(repetition_random_sampling(datamat, 3))if __name__ == '__main__':    main()

再分享一下我老師大神的人工智慧教程吧。零基礎！通俗易懂！風趣幽默！還帶黃段子！希望你也加入到我們人工智慧的隊伍中來！

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時不時地我們會在機器學習乃至深度神經網路中瞥見取樣演算法的身影。本文只關鍵簡單的入門級的取樣演算法及其python實現。

將調查總體全部觀察單位進行編號，再用抽籤法隨機抽取（不放回）部分觀察單位組成樣本。（ck

ncnk

個部分，依次用相等間距，從每一部分個抽取乙個觀察單位組成樣本。

def

systematic_sampling
(datamat, num):    k = int(len(datamat)/num)    samples = [random.sample(datamat[i*k:(i+1)*k], 1) for i in range(num)]    return samples

def

repretition_random_sampling
(datamat, num):    samples = [random_sampling(datamat, 1) for i in range(num)]    return samples

a

1b   2c   3d   4e   5f   6

def

main
():    datamat = loaddataset('./data.txt')    # print(random_sampling(dataset, 3))
# random_sampling(dataset, 7)
# print(systematic_sampling(datamat, 2))    print(repetition_random_sampling(datamat, 3))if __name__ == '__main__':    main()

基本取樣演算法及Python實現

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