Описание тега uncertainty
Пакет неопределенностей - это пакет Python, который прозрачно обрабатывает вычисления с числами с неопределенностями (например, 3,14±0,01). Он также может давать производные от любого выражения.
0
ответов
Распространение огибающей неопределенности измерения вокруг каждой точки через линейную модель в R
Я соответствовал следующей линейной модели, которую я построил с использованием кода ggplot2 и фрагмента данных ниже. Я использовал подход Монте-Карло для количественной оценки неопределенностей, связанных с каждой точкой данных var2 (стандартное от…
19 ноя '17 в 22:29
1
ответ
Тип данных Python, который включает столбцы неопределенности / ошибки?
Есть ли тип данных Python, который включает в себя числовые панели ошибок? Например, : a = 3.00 ± 0.100 : b = 4.00 ± 0.100 : b + a >> 7.00 ± 0.141 куда √(0.1^2 + 0.1^2) = 0.141 Я понял, так как мнимые числа уже существуют в такой форме a= 3 + …
23 окт '18 в 06:44
1
ответ
Вычисление ковариации между 1-D массивами для включения в распространение неопределенности в Python
У меня есть четыре одномерных массива зависимых переменных. Они содержат сотни точек данных, но в этом примере я обрезал их до 20. Каждая точка представляет ячейку сетки на карте. import numpy as np A=np.asarray([0.195, 0.154, 0.208, 0.22, 0.204, 0.…
09 июл '18 в 22:19
1
ответ
Неопределенность в пространстве L,a,b сжатых изображений JPEG
Моя команда хочет рассчитать контраст между двумя фотографиями, сделанными во влажной среде. Мы рассчитаем контраст по формуле Контрастность = SQRT((ΔL)^2 + (Δa)^2 + (Δb)^2) где ΔL - это разность в яркости, Δa - это разность (покраснение-зеленоватос…
18 окт '13 в 14:20
1
ответ
Гауссовское соответствие с учетом неопределенностей
У меня проблемы с пониманием, что не так со следующим фрагментом кода: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.odr import * def gauss(p,x): return p[0]*np.exp(-(x-p[1])**2/(2*p[2]**2)+p[4]) + p[3] # Create a model for fitting. …
02 ноя '18 в 16:13
0
ответов
Как убрать неопределенность из моделей прогнозирования?
Я видел качественные документы, указывающие на пресловутую проблему "неопределенности" в моделях прогнозирования / прогнозирования. Каковы наилучшие способы измерения неопределенности в моделях прогнозирования? Потенциальные решения для устранения э…
21 фев '19 в 01:25
0
ответов
Политика замены кэша, когда поведение потребителя неизвестно
Преамбула: Мне нужно заполнить очень большую сетку HTML5-холстами в каждой ячейке. я использую Ext JS рамки, ячейки сетки являются сложными: переменное число div элементы с текстом, один или два простых svg элементы и процедурно генерируется canvas,…
16 авг '17 в 17:11
2
ответа
Нахождение почти равных членов кортежа из двух массивов?
У меня есть 2 списка позиционных кортежей (данные x,y). Я хотел бы вернуть 2 массива или списки индексов для позиций (или кортеж), которые находятся в обоих списках. Однако значения позиционных данных не будут в точности равны, в координатах x и y б…
21 мар '17 в 19:33
2
ответа
Формула распространения неопределенности в Mathematica
Я пытаюсь написать короткий фрагмент кода, который будет выполнять распространение ошибок. Пока что я могу заставить Mathematica сгенерировать формулу для ошибки delta_f в функции f(x1,x2,...,xi,...,xn) с ошибками dx1,dx2,...,dxi,...dxn: fError[f_, …
02 мар '13 в 02:17
0
ответов
Кривое соответствие с неопределенностью в фиксированных параметрах функции, чтобы соответствовать (Python)
У меня есть функция, которая выглядит как f(x, m, E, I) = m * (x - x ** 2) / (E * I)где я хочу получить значение для E, У меня есть некоторые данные, которые я называю X а также Yи некоторая неопределенность в данных у, которые я называю yerr, Допол…
14 янв '16 в 01:09
1
ответ
Затененная область неопределенности / ошибки в matplotlib.pyplot
Я ищу способ рисовать заштрихованные области ошибок вместо панелей ошибок в Python. Я знаю что есть matplotlib.pyplot.fill_between() с помощью которого вы можете создать обходной путь для y-ошибки, но это не включает в себя x-неопределенность. Есть …
18 июл '14 в 11:16
0
ответов
Есть ли хорошее видео / учебное пособие для понимания теории Демпстера-Шафера (DS)?
Нужно хорошее видео / учебное пособие, чтобы понять теорию Демпстера-Шейфера (DS), поскольку я заинтересован в слиянии информации с использованием теории DS.
31 авг '18 в 07:09
0
ответов
Асимметричное распространение неопределенности
Я в немного сложной ситуации. У меня есть матрица эффективности (4x4), где почти каждая запись имеет асимметричную ошибку, и мне нужна ошибка элементов матрицы обратной эффективности. У меня было две идеи: Написание генератора случайных чисел для ри…
19 сен '18 в 11:12
1
ответ
Создать 2D/3D/n-мерный неопределенный набор данных с / без метки
Я собираюсь работать над визуализацией неопределенности. Моя основная проблема заключается в поиске / генерации набора 2D/3D/n-мерных данных с неопределенными данными. Как я могу сгенерировать / создать набор данных, который включает в себя неопреде…
02 авг '14 в 14:34
1
ответ
Как распространить неопределенность на пользовательскую функцию, используя python
Я хотел бы распространять неопределенность с помощью Python. Это относительно просто для простых функций через пакет неопределенностей. Тем не менее, это не так очевидно, чтобы достичь того же с пользовательской функцией. Далее следует пример того, …
18 июн '17 в 17:27
1
ответ
R - mc2d пакет Монте-Карло, уровень неопределенности
У меня есть следующий вопрос относительно пакета mc2d для моделирования Монте-Карло. Данный узел mc, т.е. объект mc. Как мы можем получить неопределенность для значений распределения? Например, в качестве входного распределения я использую равномерн…
01 июн '15 в 12:15
0
ответов
Как мы можем решить, когда наблюдаемая ошибка типа I достаточно близка к 0,05
Если у меня есть тест, и я повторил этот тест, скажем, n=2000тогда я буду оценивать ошибку типа I, пока фиксирую номинальный уровень alpha =0.05, Я обнаружил, что ошибка типа I отличается в некоторых сценариях, не совсем 0,05. т.е. 0.035,0.04,0.045,…
23 июн '18 в 14:03
1
ответ
Дизайн для максимального размера хэша, учитывая N-значный числовой ввод и цель, связанную с коллизиями
Предположим, что хакер получает набор данных из хэшей, солей, перца и алгоритма и имеет доступ к неограниченным вычислительным ресурсам. Я хочу определить максимальный размер хеша, чтобы достоверность определения исходной входной строки была номинал…
07 авг '13 в 18:49
2
ответа
Как Numpy обрабатывает файлы данных со значениями неопределенности, например, 0,6499(6)?
Вот фрагмент большого набора данных, с которым я работаю: # p* T* P* U* P*_cs U*_cs Steps dt* 0.1 6.0 0.6499(6) -0.478(2) 0.6525 -0.452 30000 0.002 0.2 6.0 1.442(1) -0.942(2) 1.452 -0.890 30000 0.002 0.3 6.0 2.465(3) -1.376(1) 2.489 -1.298 30000 0.0…
01 окт '16 в 01:46
1
ответ
Машинное обучение: количественная оценка неопределенности в отношении недостающих данных
Мой вопрос касается конкретной проблемы классификации, которая у меня есть. Мои тренировочные данные полны и не имеют пропущенных данных. Я могу построить любую модель классификации (SVM, Случайный лес и т. Д.), Чтобы получить хорошие результаты. До…
10 ноя '15 в 17:45