7、精确学习半空间的随机一致假设 oracle 研究

精确学习半空间的随机一致假设 oracle 研究

1. 凸集相关概念与引理

在数学中,凸集是一个重要的概念。对于一个子集 $K \subset \mathbb{R}^d$,如果对于任意的 $x, y \in K$ 以及任意的 $0 \leq \lambda \leq 1$,都有 $\lambda x + (1 - \lambda)y \in K$,即连接两点 $x$ 和 $y$ 的线段都在 $K$ 内,那么 $K$ 就被称为凸集。

仿射变换 $\varphi_{A,B} : x \to Ax + B$,其中 $A$ 和 $B$ 是 $d \times d$ 矩阵,且 $A$ 是非奇异的($\det(A) \neq 0$)。仿射变换会将任何子集的体积改变相同的因子 $\alpha = |\det(A)|$,即 $Vol(\varphi_{A,B}(K)) = |\det(A)|Vol(K)$。

对于凸集 $K$,其均匀随机点 $x$ 的质心(重心)为 $E_K[x]$,协方差矩阵为 $E_K[xx^T]$。当凸集 $K$ 满足以下两个条件时,称其处于各向同性位置:
1. $K$ 的质心是原点,即 $E_K[x] = 0$。
2. $K$ 的协方差矩阵是单位矩阵,即 $E_K[xx^T] = I$。

对于任何全维(在 $\mathbb{R}^d$ 中 $Vol(K) \neq 0$)的凸集,都存在一个仿射变换可以将其置于各向同性位置。

下面是一些关于凸集的重要引理:
- 引理 9 :对于凸集 $K$,任何通过其质心的半空间切割,每一侧的体积至少为总体积的 $1/e$。

<think> 我们被要求提供Oracle中查询随机行数据的方法。根据用户之前的引用和问题,我们知道有两种主要方法:使用SAMPLE子句(采样表扫描)和使用ROWNUM配合随机排序。 方法1:使用SAMPLE子句(采样表扫描) 这种方法直接从表中随机抽取一定百分比的行。注意,SAMPLE子句是Oracle特有的,从Oracle8i开始支持。 语法: SELECT * FROM table_name SAMPLE [BLOCK] (sample_percent) [SEED (seed_value)] [WHERE condition]; 参数说明: - BLOCK: 可选,表示按块采样而不是按行采样(块采样更快,但可能不够随机)。 - sample_percent: 采样百分比,取值范围为0.000001到99.999999。 - SEED: 可选,用于指定随机种子,使得每次采样结果相同(固定结果),取值范围0到4294967295。 示例1:从employees表中随机抽取10%的行 SELECT * FROM employees SAMPLE (10); 示例2:使用块采样,并设置种子(这样每次执行结果相同) SELECT * FROM employees SAMPLE BLOCK (5) SEED (123); 注意:SAMPLE子句返回的行数不是精确的百分比,因为它是随机采样。而且,如果百分比设置过小,可能返回0行;设置过大,可能返回接近全部行。 方法2:使用ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE配合ROWNUM 这种方法通过对所有行随机排序,然后取前N行。适用于需要精确行数的情况。 步骤: 1. 使用DBMS_RANDOM.VALUE生成随机数,然后按此排序。 2. 使用ROWNUM限制返回的行数。 示例:从employees表中随机抽取5行 SELECT * FROM ( SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE ) WHERE ROWNUM <= 5; 注意:这种方法会扫描整个表并进行排序,对于大表可能性能较差。但返回的行数是精确的。 方法3:使用DBMS_RANDOM包配合随机行号(适用于大表且要求效率的场景) 如果表很大,全表排序可能很慢,我们可以通过生成随机行号来避免排序。但是Oracle没有直接生成随机行号的内置方法,因此我们可以使用以下技巧: 1. 先获取表的总行数(假设为M)。 2. 生成一个介于1和M之间的随机数N(作为行号)。 3. 然后使用ROWNUM或其他方法获取第N行。 但是这种方法需要多次查询,并且要保证行号不重复(如果一次要取多行,需要循环或更复杂的处理)。因此,对于需要多行随机数据,通常还是使用方法2(如果表不大)或方法1(如果允许百分比采样)。 然而,Oracle 12c及以上版本,我们可以使用FETCH FIRST结合随机排序: SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; 总结: 根据需求选择: - 如果允许近似随机采样(行数不精确),且表很大,推荐方法1(SAMPLE)。 - 如果需要精确抽取指定行数,且表不大,推荐方法2(ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE和ROWNUM)或方法3(12c以上使用FETCH FIRST)。 - 若希望每次返回相同的随机结果,可以在方法2中使用固定的种子(DBMS_RANDOM.SEED)或者在方法1中使用SEED选项。 示例代码汇总: 1. 采样10%的行(近似随机): SELECT * FROM employees SAMPLE (10); 2. 随机取5行(精确,但全表排序): -- Oracle 12c以下 SELECT * FROM (SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE) WHERE ROWNUM <= 5; -- Oracle 12c及以上 SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; 3. 使用块采样取100行(近似)?注意:采样百分比需要根据表的总行数估算,比如想要大约100行,如果表有1000行,则采样10%即可。但无法精确控制行数。 4. 使用种子保证可重复的随机采样(每次运行返回相同的随机结果): -- 方法1: SAMPLE子句 SELECT * FROM employees SAMPLE (10) SEED (123); -- 方法2: 使用DBMS_RANDOM.SEED(在排序前设置种子) EXEC DBMS_RANDOM.SEED(123); SELECT * FROM (SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE) WHERE ROWNUM <= 5; 注意:方法2中设置种子会影响整个会话的随机数生成,如果后续还需要随机数,可能需要重新设置种子或使用其他方法。 最后,我们给出一个完整的示例,假设我们有一个表employees,需要随机获取5行数据(使用最常用的方法2,因为更常见且直观)。 代码示例(适用于所有版本): ```sql SELECT * FROM ( SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE ) WHERE ROWNUM <= 5; ``` 如果表非常大,为了避免全表排序,可以考虑使用SAMPLE子句先抽取一个较大的样本(比如20%),然后再从样本中随机排序取5行,这样性能会更好。但这需要根据实际情况调整。 例如: ```sql SELECT * FROM ( SELECT * FROM employees SAMPLE (20) ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE ) WHERE ROWNUM <= 5; ``` 这样先抽取20%的数据(假设足够覆盖5行),然后再排序,性能会比全表排序好。 以上方法根据实际情况选择使用。 另外,用户引用[3]中提到使用ROWNUM<3可以直接查询前2行,但这里我们关注的是随机行,所以不直接使用固定行号。 最后,我们在回答中引用用户提供的引用[1]和[2](关于采样表扫描)以及引用[3](关于ROWNUM)。 根据要求,在回答末尾添加相关问题。 </think> ### Oracle中查询随机行数据的方法 在Oracle数据库中,获取随机行数据主要有三种方法,适用于不同场景和版本需求: #### 1. **使用`SAMPLE`采样表扫描(Oracle 8i+)** 通过`SAMPLE`子句直接从存储层随机抽取数据块或行,效率最高,适合大数据量表[^1][^2]。 ```sql -- 随机抽取10%的数据行(非精确) SELECT * FROM employees SAMPLE (10); -- 按数据块随机采样5%的数据(性能更快) SELECT * FROM employees SAMPLE BLOCK (5); -- 固定随机种子(SEED),保证结果可复现 SELECT * FROM employees SAMPLE (15) SEED (123); ``` **特点**: - 直接访问数据块,避免全表扫描 - 结果行数 = 表总行数 × 百分比(非精确值) - `sample_percent`取值范围:$0.000001 \leq p < 100$ - `SEED`取值范围:$0 \leq seed \leq 4294967295$ #### 2. **使用`DBMS_RANDOM`随机排序(全版本通用)** 通过对随机数排序实现精确行数抽取,适合小中型表: ```sql -- 随机抽取5行(精确控制行数) SELECT * FROM ( SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE -- 生成随机排序值 ) WHERE ROWNUM <= 5; -- Oracle 12c+简化语法 SELECT * FROM employees ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; ``` **特点**: - 结果完全随机且行数精确 - 需要全表扫描和排序操作 - 可通过`DBMS_RANDOM.SEED`固定随机序列[^2] #### 3. **随机行号法(特殊场景)** 结合总行数计算随机位置,适合超大数据集的分段抽样: ```sql DECLARE total_rows NUMBER; random_row NUMBER; BEGIN -- 获取表总行数 SELECT COUNT(*) INTO total_rows FROM employees; -- 生成随机行号 (1 ≤ r ≤ total_rows) random_row := TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1, total_rows + 1)); -- 查询随机行 SELECT * FROM ( SELECT *, ROWNUM AS rn FROM employees ) WHERE rn = random_row; END; / ``` ### 方法对比与选择建议 | **方法** | **适用场景** | **性能** | **精度** | **版本要求** | |-------------------|--------------------------|----------|----------------|----------------| | `SAMPLE`子句 | 大数据量快速抽样 | ★★★★★ | 百分比近似 | Oracle 8i+ | | `DBMS_RANDOM`排序 | 精确控制随机行数 | ★★★☆☆ | 完全随机 | 全版本 | | 随机行号法 | 超大数据集/分布式环境 | ★★☆☆☆ | 单行精确随机 | 全版本 | > **实际应用建议**: > 1. 大数据量优先用`SAMPLE BLOCK ()` > 2. 精确行数需求用`ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE` > 3. 需可复现结果时添加`SEED`参数[^2] ### 示例场景 **场景:从1亿行日志表随机抽1000行分析** ```sql SELECT /*+ PARALLEL(8) */ * FROM ( SELECT * FROM log_table SAMPLE BLOCK (0.001) -- 采样约0.001%行 ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE ) WHERE ROWNUM <= 1000; ``` 此方案结合了采样效率与结果随机性,通过并行处理加速查询[^1]。
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