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¿Cuáles son buenas estrategias para realizar la regresión del proceso gaussiano cuando la función que intento aproximar cambia con el tiempo? El enfoque ingenuo que me viene a la mente es usar solo los N puntos de datos más recientes para realizar la regresión. ¿Cuáles son las mejores estrategias?

10 regression  online  gaussian-process 

Quiero procesar imágenes de microscopía segmentadas automáticamente para detectar imágenes defectuosas y / o segmentaciones defectuosas, como parte de una tubería de imágenes de alto rendimiento. Hay una gran cantidad de parámetros que se pueden calcular para cada imagen sin procesar y segmentación, y que se vuelven "extremos" cuando la …

10 outliers  online 

Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …

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He estado lidiando con el siguiente problema. Tengo una especie de sistema de tiempo real y cada período de tiempo leo su valor actual, creando una serie de tiempo (como 1, 12, 2, 3, 5, 9, 1, ...). Me gustaría conocer métodos (estadística y aprendizaje automático) para pronosticar el siguiente …

9 time-series  machine-learning  online  forecasting 

¿Cuáles pueden ser buenas técnicas para enfrentar este problema abstracto? Tiene un flujo de datos de una señal continua, como uno de un sensor físico. Esa señal tiene valores reales (discretizados), sin atributo; Se pueden extraer características adictivas (p. ej., potencia, autocorrelación, entropía). Puede asignar una etiqueta de un conjunto …

9 machine-learning  classification  signal-processing  online 

Estoy trabajando en un modelo de aprendizaje de categoría en línea que utiliza el descenso de gradiente estocástico para adaptarse a un modelo de mezcla gaussiana. El modelo se basa en el modelo de aprendizaje en línea utilizado en Toscano y McMurray (2010). Si bien el descenso de gradiente parece …

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