Statistiques et Big Data segmentation

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Comment puis-je détecter par programmation des segments d'une série de données pour les adapter à différentes courbes?

Existe-t-il des algorithmes documentés pour séparer les sections d'un ensemble de données donné en différentes courbes de meilleur ajustement? Par exemple, la plupart des humains qui regardent ce tableau de données le diviseraient facilement en 3 parties: un segment sinusoïdal, un segment linéaire et le segment exponentiel inverse. En fait, …

14 fitting curve-fitting segmentation

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Quelle est la différence entre les dés, le Jaccard et les coefficients de chevauchement? [fermé]

Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je tombe sur trois mesures statistiques différentes pour comparer …

11 machine-learning similarities dice segmentation jaccard-similarity

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Fonction de perte pour la segmentation sémantique

S'excuse pour l'utilisation abusive des termes techniques. Je travaille sur un projet de segmentation sémantique via des réseaux de neurones convolutifs (CNN); essayer d'implémenter une architecture de type Encodeur-Décodeur, donc la sortie est de la même taille que l'entrée. Comment concevez-vous les étiquettes? Quelle fonction de perte doit-on appliquer? Surtout …

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Intervalles de confiance lors de l'utilisation du théorème de Bayes

Je calcule des probabilités conditionnelles et des intervalles de confiance à 95% associés. Pour bon nombre de mes cas, j'ai un décompte simple des xsuccès des nessais (à partir d'un tableau de contingence), donc je peux utiliser un intervalle de confiance binomial, tel que celui fourni par binom.confint(x, n, method='exact')dans …

8 r bayesian confidence-interval conditional-probability hidden-markov-model segmentation hypothesis-testing statistical-significance multiple-comparisons multiple-regression r regression survey sample finite-population pca model-selection dataset partitioning clustering time-series least-squares regression standard-error causality r time-series outliers missing-data machine-learning svm hypothesis-testing discrete-data r data-visualization survey likert finance regression pca feature-selection stepwise-regression underdetermined svm natural-language

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