resampling

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    针对一个类的分类精度优化？

    我的数据集有两个类。无兴趣者占90％，兴趣类约占10％。 我已经完成了重采样，不仅是一次，而且是一组平衡集（例如10组）。并做大多数投票来得到最终的预测结果。经过比较许多模型，树给出最好的结果。而且我已经根据重要性分数选出了最重要的功能。 整体准确度并不差，75％，但对我感兴趣的班的精度只有30％，这并不好。如何对目标类的精度进行优化？我认为R中ctree包的算法是对整体精度进行优化。我也尝试过像
    optimization machine-learning classification resampling 2016-04-08

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    大熊猫timedelta重采样周未能

    实际问题 如所示的这个小例子，我尝试每周重新取样大熊猫数据帧： import datetime import pandas as pd df = pd.DataFrame([{ 'A' : datetime.datetime.now() - datetime.datetime.now(), 'B' : 2 },{ 'A' : datetime.datetime
    python pandas resampling 2016-04-14

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    重新样品

    我有以下问题： 我有4袋20个值在每个当中，并且我随机从各4袋挑10的样品： for (i in 1:20){ bag1[i] = sample(0:50,1) bag2[i] = sample(0:50,1) bag3[i] = sample(0:50,1) bag4[i] = sample(0:50,1) } for (j in 1:10){
    r statistics resampling 2016-04-21

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    折刀配对t检验中的R

    考虑下面的伪数据： x <- rnorm(15,mean = 3,sd = 1) y <- rnorm(15,mean = 3,sd = 1) xy <- c(x,y) factor <- c(rep('A',15),rep('B',15)) df1 <- data.frame(xy,factor) df1$PAIR_IDENTIFIER <- 1:15 现在，我们希望测试的手段是
    r resampling 2016-04-29

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    在crontab中指定“所有奇数值”？

    在crontab中，我可以用星号表示每个值，或者“*/2”表示每个偶数值。 有没有办法指定每个奇数的值？ （会像 “1 + */2” 的工作？）
    cron crontab 2008-09-23

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    Android上的本地音频重采样

    我正在用MediaCodec/MediaExtractor/AudioTrack等构建自定义音频播放器，这些音频混合并播放多个音频文件。 因此，如果其中一个文件具有不同的采样率，我需要重采样算法。 我可以看到，有一个天然的AudioResample类可供选择： https://android.googlesource.com/platform/frameworks/av/+/jb-mr1.1-re
    android audio signal-processing mediacodec resampling 2016-05-12

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    R中的下采样矩阵？

    我的问题是关于如何提高函数的性能，从矩阵的列中下采样而不用替换（又称为“稀疏矩阵”......我知道这里提到了这个here，但是我找不到明确答案a）做我需要的; b）快速完成）。 这里是我的功能： downsampled <- function(data,samplerate=0.8) { data.test <- apply(data,2,function(q) { name
    r performance resampling 2016-05-20

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    删除熊猫中的第n行

    我有一个熊猫df，时间序列经过34毫秒，我只需要5秒的分辨率。我最初创建了一个时间戳，并试图将时间戳设置为索引，并重新采样和.iloc。 # Defining file path file = "C:/file/path/data.csv" # Read in data and parse date/time to DateTime format data = pd.read_csv(fi
    python datetime pandas resampling 2016-05-26

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    如何使用带有不规则时间戳的Dataframe的resample.sum（）方法，同时在重叠中进行插值？

    我有一组数据如下所示。它有一个开始时间和结束时间。对于每一行，都有一些核心值。 Block_start Block_end Total Coal Waste 01/20/2016 5:00 01/20/2016 5:23 1284 0 1284 01/20/2016 5:23 01/20/2016 6:44 5755 0 5755 01/20/2016 6:44 01/20
    python pandas dataframe interpolation resampling 2016-05-31

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    PHP函数返回SQL结果

    这是我 function GetEventsList(){ $result = mysql_query("SELECT * FROM `events`") or trigger_error(mysql_error()); while($row = mysql_fetch_array($result)){ foreach($row AS $key => $value)
    php mysql 2009-10-05
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