Je considère le problème de la classification (multiclass) basée sur des séries temporelles de longueur variable TTT , c’est-à-dire que l’on cherche une fonction f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(XT)=y∈[1..K]for XT=(x1,…,xT)with xt∈Rd ,f(X_T) = y \in [1..K]\\ \text{for } X_T = (x_1, \dots, x_T)\\ \text{with } x_t \in \mathbb{R}^d ~, parintermédiaireune représentation …
J'ai commencé à me frayer un chemin à travers les didacticiels d'exploration de données statistiques d'Andrew Moore (fortement recommandé pour toute autre personne qui s'aventure dans ce domaine). J'ai commencé par lire ce PDF extrêmement intéressant intitulé "Présentation introductive des algorithmes de détection d'anomalies basées sur des séries chronologiques" dans …
Je fais des recherches mais je suis resté bloqué au stade de l'analyse (j'aurais dû prêter plus d'attention à mes conférences de statistiques). J'ai collecté deux signaux simultanés: débit intégré pour le volume et changement d'expansion thoracique. J'aimerais comparer les signaux et j'espère finalement tirer le volume du signal d'expansion …
Je travaille sur la classification des stades de sommeil. J'ai lu quelques articles de recherche sur ce sujet, beaucoup d'entre eux ont utilisé la méthode SVM ou d'ensemble. Est-ce une bonne idée d'utiliser un réseau neuronal convolutif pour classer le signal EEG unidimensionnel? Je suis nouveau dans ce genre de …
Je construis une application Android qui enregistre les données de l'accéléromètre pendant le sommeil, afin d'analyser les tendances du sommeil et éventuellement de réveiller l'utilisateur à une heure souhaitée pendant le sommeil léger. J'ai déjà construit le composant qui collecte et stocke les données, ainsi que l'alarme. Je dois encore …
J'essaie de comprendre comment détecter le nombre de syllabes dans un corpus d'enregistrements audio. Je pense qu'un bon proxy pourrait être des pics dans le fichier wave. Voici ce que j'ai essayé avec un fichier de moi parlant en anglais (mon cas d'utilisation réel est en kiswahili). La transcription de …
En se basant uniquement sur le modèle temporel des clics de souris (une liste des temps de clics ), est-il possible de prédire l'activité de l'utilisateur de l'ordinateur?[t1,t2,t3,…][t1,t2,t3,…][t_1,t_2,t_3,\ldots] Par exemple sur: travailler vs passer du temps sur Facebook vs regarder des photos vs jouer à un jeu sur ordinateur. Si …
Une technique de traitement du signal, la fréquence de Mel Cepstrum , est souvent utilisée pour extraire des informations d'une pièce musicale pour une utilisation dans une tâche d'apprentissage automatique. Cette méthode donne un spectre de puissance à court terme et les coefficients sont utilisés en entrée. Lors de la …
Il existe de nombreuses références dans la littérature statistique aux " données fonctionnelles " (c'est-à-dire les données qui sont des courbes) et, en parallèle, aux " données de haute dimension " (c'est-à-dire lorsque les données sont des vecteurs de grande dimension). Ma question concerne la différence entre les deux types …
Je propose d'essayer de trouver une tendance dans certaines données à long terme très bruyantes. Les données sont essentiellement des mesures hebdomadaires de quelque chose qui s'est déplacé d'environ 5 mm sur une période d'environ 8 mois. Les données ont une précision de 1 mm et sont très bruyantes, changeant …
Je travaille avec un grand ensemble de données d'accéléromètre recueillies avec plusieurs capteurs portés par de nombreux sujets. Malheureusement, personne ici ne semble connaître les spécifications techniques des appareils et je ne pense pas qu'ils aient été recalibrés. Je n'ai pas beaucoup d'informations sur les appareils. Je travaille sur ma …
Quelles sont les méthodes pour minimiser l'effet des frontières dans une décomposition en ondelettes? J'utilise R et le package waveslim . J'ai trouvé par exemple la fonction ?brick.wall mais Je ne sais pas trop comment l'utiliser. Je ne suis pas sûr que la meilleure solution soit de supprimer un certain …
Quelles sont les bonnes techniques pour faire face à ce problème abstrait? Vous disposez d'un flux de données d'un signal continu, comme celui d'un capteur physique. Ce signal a des valeurs réelles (discrétisées), aucun attribut; des caractéristiques de dépendance (p. ex. puissance, auto-corrélation, entropie) pourraient être extraites. Vous pouvez affecter …
Prenez un faisceau de particules comme un ensemble de nombreuses particules. Supposons deux variables aléatoires indépendantes et qui s'ajoutent à la position horizontale X d'une particule:XβXβX_\betaδδ\deltaXXX X=Xβ+DxδX=Xβ+Dxδ X = X_\beta + D_x \delta ( DxDxD_x est un nombre simple, la fonction de "dispersion" dans la dynamique du faisceau.) J'ai une …
Je cherche à construire un modèle prédictif où la variable de résultat est binaire et l'entrée est une série temporelle. Pour le rendre plus concret, le modèle prédira si un client se désiste (a quitté l'entreprise; codé 1 ou 0) en fonction du montant qu'il a dépensé avec l'entreprise au …
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