Algorithmes d'échantillon

1. Qu'entend-on en réduisant?
2. Qu'est-ce que les réductions de réduction de l'apprentissage automatique?
3. Qu'est-ce que les données d'échantillon?
4. Quelles sont les différences entre les échantillons et les échantillons?

Qu'entend-on en réduisant?

(1) Pour rendre un signal audio numérique plus petit en abaissant sa vitesse d'échantillonnage ou sa taille d'échantillon (bits par échantillon). La réduction des réductions est effectuée pour réduire le débit binaire lors de la transmission sur une bande passante limitée ou pour se convertir en un format audio plus limité. Contraste avec l'échantillon.

Qu'est-ce que les réductions de réduction de l'apprentissage automatique?

La réduction de l'échantillonnage (dans ce contexte) signifie une formation sur un sous-ensemble disproportionnellement bas des exemples de classe majoritaire. La pondération signifie ajouter un exemple de poids à la classe échantillonnée égale au facteur par lequel vous avez échantillonné.

Qu'est-ce que les données d'échantillon?

La description. La réduction de l'échantillonnage est le processus de réduction du taux d'échantillonnage d'un signal. L'échantillon en aval réduit le taux d'échantillonnage de l'entrée AOS par un facteur entier en ramassant un sur n échantillons. Notez qu'aucun filtre anti-aliasing n'est appliqué aux données d'origine.

Quelles sont les différences entre les échantillons et les échantillons?

La réduction de l'échantillonnage, qui est également parfois appelée décimation, réduit le taux d'échantillonnage. L'échantillonnage ou l'interpolation augmente le taux d'échantillonnage. Avant d'utiliser ces techniques, vous devrez être conscient des éléments suivants.