multivariate-distribution

Вопрос или проблема У меня есть набор данных $X$, который состоит из $m$ векторов $\vec{x}$ с $n$ компонентами, имеющими действительные значения. Каждая компонента вектора лежит в соответствующем предопределенном интервале допустимых значений, который

Вопрос или проблема Существует необходимость оценить среднегодовой объем суточного трафика (AADT). У нас есть много данных о скоростях автомобилей за несколько лет. Замечено, что AADT зависит от среднего количества таких выборок за некоторое время, поэтому

Вопрос или проблема Допустим, каждый элемент в моей популяции имеет несколько характеристик. Назовем их A, B, C, D, E, F. Предположим, для простоты, что каждая характеристика имеет 10 значений (но может быть любое число от 2 до 30).

Вопрос или проблема У меня есть несколько временных рядов данных о фондовом рынке с основными показателями. Я хотел бы построить модель, которая выбирает акции для покупки и удержания. Я понимаю, что для выполнения этой задачи у меня есть два варианта

Вопрос или проблема Я задумывался, рассматривает ли кто-нибудь технику выборки, которая бы стремилась сохранить как можно больше дисперсии (например, как можно больше уникальных значений или очень широко распределенные непрерывные переменные).

Вопрос или проблема У меня есть набор данных, который содержит 6 входных признаков и 5 выходных признаков. Я хочу использовать последовательную модель keras для оценки вектора средних значений и матрицы ковариации на основе любой строки входных признаков

Вопрос или проблема Я пытаюсь понять, как работает предобработка многомерных данных, но у меня есть несколько вопросов. Например, я могу выполнять сглаживание данных, преобразование (бокс-кокс, дифференцирование), удаление шума в одномерных данных (для

Вопрос или проблема Предположим, у меня есть набор данных за некоторый прошлый период. Теперь появляются новые данные, и для данной переменной в данных мы находим, что распределения изменились (например, с “возрастом”

Вопрос или проблема Наш csv содержит 36 колонок 1 колонка времени, собранная каждые 30 минут 3 переменные (количество, задержка, общее время) x 10 признаков (вход-выход пользователя, серверный вход-выход, параллелизм и т.д.) различных точек данных с сервера: пример –