这两个函数在联邦学习论文的实现代码中用来随机选择任务节点client: defsample_clients(self):""" sample a list of clients without repetition """rng_seed = (seedif(seedisnotNoneandseed >=0)elseint(time.time())) self.rng = random.Random(rng_seed)ifself.sample_with_replacement: self.sampled_cl...
sample_size, replace=True)) # 无放回随机采样 sampled_without_replacement = (np.random.choice(vector1, sample_size, replace=False), np.random.choice(vector2, sample_size, replace=False)) print("有放回采样结果:", sampled_with_replacement) print("无放回采样结果:", sampled_without_replacement...
根据抽样方式的不同,我们分别使用random.sample()函数和random.choices()函数进行抽样。 对于无放回的抽样,我们可以使用random.sample()函数。该函数接收两个参数:抽样的数据集合和抽样的个数。该函数返回一个列表,表示抽样结果。 ifwith_replacement:sample=random.choices(data,k=sample_size)else:sample=random.samp...
1import os.path 2def read_into_buffer(filename): 3 buf = bytearray(os.path.getsize(filename)) 4 with open(filename, 'rb') as f: 5 f.readinto(buf) 6 return buf 7 8with open('sample.bin', 'wb') as f: 9 f.write(b'hello world')1011buf = read_into_buffer(...
sample(withReplacement, fraction, seed) | 使用提供的随机数种子取样,然后替换或不替换 union(otherDataset) | 返回新的数据集,包括原数据集和参数数据集的所有元素 intersection(otherDataset) | 返回新数据集,是两个集的交集 distinct([numTasks]) | 返回新的集,包括原集中的不重复元素 ...
sample(withReplacement, fraction, [seed]):对 RDD 采样,以及是否替换 union():生成一个包含两个 RDD 中所有元素的 RDD intersection():求两个 RDD 共同的元素的 RDD subtract():移除一个 RDD 中的内容(例如移除训练数据) cartesian():与另一个 RDD 的笛卡儿积 常见的RDD行动操作: collect() 返回 RDD 中...
集成学习(Ensemble learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略。因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成学习任务往往能够获得奇效,这些学习...
replace : boolean, optional 替换:布尔型,可选 Whether the sample is with or without replacement 样本是否有重复值(False,没有;True,有;默认:True) p : 1-D array-like, optional1维数组,可选The probabilities associated with each entry in a. If not given the sample assumes a uniform distribution...
7. sample(population, k) method of random.Random instance Chooses k unique random elements from a population sequence or set. #在range()指定范围内,返回指定个数的随机数样本列表>>> random.sample(range(10000), 10)[1817, 5551, 3549, 8889, 750, 265, 5890, 7658, 4068, 1249]>>> random.sa...
data.replay_buffers import SamplerWithoutReplacement from torchrl.data.datasets.d4rl import D4RLExperienceReplay data = D4RLExperienceReplay( "maze2d-open-v0", split_trajs=True, batch_size=128, sampler=SamplerWithoutReplacement(drop_last=True), ) for sample in data: # or alternatively ...