Algoritmos de muestra

1. Lo que se entiende por muestreo descendente?
2. ¿Qué es la reducción de muestras en el aprendizaje automático??
3. ¿Qué son los datos de muestra??
4. ¿Cuáles son las diferencias entre la muestra descendente y la upsample??

Lo que se entiende por muestreo descendente?

(1) Para que una señal de audio digital sea más pequeña bajando su velocidad de muestreo o tamaño de muestra (bits por muestra). El muestreo descendente se realiza para disminuir la velocidad de bits cuando se transmite a través de un ancho de banda limitado o para convertir a un formato de audio más limitado. Contraste con Upsample.

¿Qué es la reducción de muestras en el aprendizaje automático??

La reducción de muestras (en este contexto) significa capacitar en un subconjunto desproporcionadamente bajo de los ejemplos de clase mayoritaria. Weighting significa agregar un peso de ejemplo a la clase muestreada igual al factor por el cual se muestreó.

¿Qué son los datos de muestra??

Descripción. El muestreo descendente es el proceso de reducir la velocidad de muestreo de una señal. Downsample reduce la velocidad de muestreo de la entrada AOS por un factor entero al recoger una de las muestras de N. Tenga en cuenta que no se aplica ningún filtro anti-alias de alias a los datos originales.

¿Cuáles son las diferencias entre la muestra descendente y la upsample??

El muestreo descendente, que a veces también se llama decimación, reduce la velocidad de muestreo. La muestreo ascendente, o la interpolación, aumenta la tasa de muestreo. Antes de usar estas técnicas, deberá conocer lo siguiente.