Als «online» getaggte Fragen

Online-Algorithmen beziehen sich auf Berechnungen, die iterativ durchgeführt werden, wobei Daten während der Berechnung eintreffen. Bei Fragen zum Internet verwenden Sie bitte das Tag "Internet".

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Wie führe ich eine Gaußsche Prozessregression durch, wenn sich die angenäherte Funktion im Laufe der Zeit ändert?
Was sind gute Strategien für die Durchführung einer Gaußschen Prozessregression, wenn sich die Funktion, die ich zu approximieren versuche, im Laufe der Zeit ändert? Der naive Ansatz, der mir in den Sinn kommt, besteht darin, nur die N neuesten Datenpunkte zu verwenden, um die Regression durchzuführen. Was sind bessere Strategien?
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Online-Ausreißererkennung
Ich möchte automatisch segmentierte Mikroskopbilder als Teil einer Bildgebungspipeline mit hohem Durchsatz verarbeiten, um fehlerhafte Bilder und / oder fehlerhafte Segmentierungen zu erkennen. Es gibt eine Vielzahl von Parametern, die für jedes Rohbild und jede Segmentierung berechnet werden können und die "extrem" werden, wenn das Bild fehlerhaft ist. Beispielsweise führt …
10 outliers  online 
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
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Techniken zum inkrementellen Online-Lernen von Klassifikatoren für Stream-Daten
Welche Techniken könnten gut sein, um diesem abstrakten Problem zu begegnen? Sie haben einen Datenstrom eines kontinuierlichen Signals als einen von einem physischen Sensor. Dieses Signal hat reale (diskretisierte) Werte, kein Attribut; Suchtmerkmale (z. B. Leistung, Autokorrelation, Entropie) können extrahiert werden. Sie können einem Fenster des Signals eine Bezeichnung aus …
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Anpassen eines Gaußschen Mischungsmodells unter Verwendung eines stochastischen Gradientenabfalls
Ich arbeite an einem Online-Lernmodell für Kategorien, das einen stochastischen Gradientenabstieg verwendet, um ein Gaußsches Mischungsmodell anzupassen. Das Modell basiert auf dem Online-Lernmodell von Toscano & McMurray (2010). Während der Gradientenabstieg ziemlich gut zu funktionieren scheint, um die Mittelwerte und Häufigkeiten / Mischungswahrscheinlichkeiten der Kategorien abzuschätzen, habe ich Probleme mit …
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Online-Varianzschätzung mit begrenztem Speicher
Ich erstelle eine Komponente, die darauf abzielt, den Durchschnitt und die Varianz einer Metrik zu berechnen, die mit Ereignissen verbunden ist, die während der Zeit auftreten, aber mit einem begrenzten internen Speicher. Stellen Sie sich vor, die Ereignisse sind Besucher, die einen Laden betreten, und die Metrik entspricht ihrem Alter. …
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