smote采样matlab代码SMOTE 过采样 此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据。 使用年龄检测 MATLAB 代码可以在 这是用于平衡不平衡数据的合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 MATLAB 实现。 为此所遵循的论文是 . 我们已经针对多类数据集更新了这项工作。

SASO-Submission 29：“有效采样集体控制模型的主动学习” SASO 论文中提供的实验的源代码 测量数据的评估、分析和绘图可以在找到。 该自述文件解释了执行 SASO 论文中提出的实验的所有必要步骤。 请注意，实验实际上是在一个集群上进行的，每个集群有 4 个内核和 32 GB RAM，因此运行时间会因您的实现而有很大差异。 但是，通过我们的努力，我们希望能够更轻松地验证和交流我们的方法。 ================================python 本身的主动学习算法可以在《CSP Model Abstraction/python /activeLearner”，可以由脚本“testActiveLearner.py”执行。 与其余实验套件的集成受第 6 步的约束。 ================================== = CAVEA

spectrum leakage illustration without virtual subcarrier

二维抽样定理（惠特克-香农抽样定理，Whittaker_Shannon sampling theorem）利用抽样函数重构原函数的过程和还原条件。MATLAB代码

根据python简单模拟交通环境模拟交通环境，根据汤普森选样建模解决最优路线问题。道路条数以及道路随机情况可自行更改。非常简单。

BP-adaboost 预测模型，利用re-sampling 重采样方法 对样本权值因子进行调整。解决目前大多数BP-adaboost预测方法程序中没有体现模型迭代过程中对样本数据进行权值调整的核心问题。

SAC-COT_ Sample Consensus by Sampling Compatibility Triangles.pdf

adasyn针对不平衡学习的自适应合成抽样方法

Nonuniform Sampling: Theory and Practice (Information by Farokh Marvasti)非均匀采样理论和实践，高清资源，希望能够对需要了解非均匀采样理论及数据重建的同学有所帮助。

Gibbs Sampling代码，python实现，代码仅有对一元线性回归的简单情况，配合博文【ML】线性回归的吉布斯采样(Gibbs Sampling)实现(python)使用