resampling

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我有一个xts对象的利润和损失列表，我打算运行一种Monte Carlo分析，以便通过对原始xts时间序列进行多次重新采样来计算出最大压差。 # let's say qq is a timeseries of PnL qq <- xts(1:10, order.by = as.Date('2016-01-01')+0:9) set.seed(0) # I create an index ve

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逻辑回归中的重采样

我有一个简单的数据集，其中一个Y和10个预测变量（X1-X10）为100个观测值编码为0,1或2。 n <- 100 Y <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

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重新采样不等尺寸的图像

我有尺寸（182 x 218 x 182）的三维图像。我怎样才能下载这个图像在MATLAB中的图像等尺寸的图像（如128 x 128 x 128）？

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如何使用PHP中的哈希加密和解密字符

您好，我正在使用哈希为我的项目。我创建加密正确的代码是以下几点： <?php function cryptPass($input, $rounds = 9) { $salt = ""; $saltChars = array_merge(range('A','Z'), range('a','z'), range('0','1')); for($i = 0; $i <

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如何确定使用熊猫数据框捕获数据？

我正在处理由不完整时间序列组成的每小时监测数据，即一年中（或几年内）数小时的数据将从我的数据框中消失。我想确定数据捕获，即一个月，一个季节或一年中存在的值的百分比。这适用于下面的代码（用于为月度重采样编写的演示） - 但是那段代码看起来效率不高，因为我需要创建第二个小时数据帧，并且需要重新采样两个数据帧。有没有更优雅的解决方案呢？ import numpy as np import pan

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如何解释过度取样取代了非常好的完美结果？

我有非常不平衡的数据（100：1），其中1部分是我感兴趣的（少数）类。我听说过采样（以及其他技术）是“处理”不平衡数据的一种方式。所以我所做的就是通过重新取样以一定的比例（比如2：1）对少数人类进行过度抽样。然后，我将这个新形成的（重新）样本分成训练和测试集合，并且性能从精确度，召回率，F1的0.7,0.4,0.5到0.97,0.97,0.97大大增加。我做错了什么，因为它看起来太好了，不可能是

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比较两个样本的测试

从拥有10种鸟类的种群中抽取1000只鸟类，预期结果是每种类型的100只鸟类（这是为了简单起见;一般情况下每个分布的概率Pi都是i = 1。 ..10）。现在我已经编写的计算机程序，以与每种类型以相同的概率（或概率Pi其中，i = 1 ... 10在一般情况下）让的说预期结果随机抽样1000号（读鸟类）是E，在任何程序运行期间，观察到的结果都是S.现在为这个程序编写一个单元测试用例，我进行了卡

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重采样大熊猫据帧到一天取出小时部分

我试图插入采用以分钟为数据导入谷歌BigQuery的大型数据集，而是查询我重新采样数据转换成用大熊猫4个单独的CSV文件时降低我的资源使用情况：分钟，15分钟，每小时和每天。对于前3个，所有重新采样都很好。但是当我尝试重新采样到日期值时，resample函数会删除小时信息（我只需要在00:00）。而且BigQuery的指定时间戳格式YYYY-MM-DD HH：MM：SS，但我只有YYYY-MM-

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pandas.DataFrame重复取样（一周）的平均日期

我有几天（甚至几周）的数据是以完全相同的时间间隔每天拍摄的，并且想要计算平均日间时间曲线。到目前为止，我尝试每日平均值，但比每天有一个平均值...我需要的是在每个可用时间内的所有可用天数的平均值。知道正确的命令很可能很容易。不幸的是，我对熊猫很陌生。即使只是一个暗示在哪里看文档将是伟大的！ Time some value 2010-08-31 12:30:00 33.910 20

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scypy.signal.decimate（）冻结GUI

我必须绘制大量样本（最多4e6个样本）的信号。我使用python 2.7，Qt 4.8和pyqtgraph 0.9.10。我做了这样的事情：产生信号和消灭他们（在单独的QThread）叠加信号和呼叫setDownsample（）和clipToView（）（pyqtgraph的方法）问题是，当QThread进行十进制计算时，GUI会冻结。这里是我的代码： class TestDecimate