필자는 다 변수 인스턴스 세트를 가지고 있으며이 인스턴스에서 대표 세트를 추출해야합니다. 예를 들어 100,000 개의 다 변수 인스턴스가있는 경우 원본 배포를 대표하는 1000 개의 인스턴스를 추출하려고합니다. 라틴 하이퍼 큐브 샘플링과 무작위 샘플링을 사용하여 두 개의 대표적인 세트를 추출했으며이 두 대표 세트가 원래 세트와 얼마나 많은 상관 관계가 있
kd-trees에 대해 읽었지 만 공간의 차원이 높으면 비효율적입니다. 나는 가치있는 데이터베이스를 가지고 있으며, 쿼리의 특정 해밍 거리 내에있는 값을 찾고 싶다. 예를 들어, 데이터베이스는 32 비트 숫자 목록이며 쿼리 값과 다른 모든 숫자를 3 비트 미만으로 찾고 싶습니다. 나는 MultiVariate 파티션 트리에 대해 들었지만 좋은 참조를 찾을 수
동일한 마코프 상태에 대해 여러 emmision 스펙트럼을 결합하려면 어떻게해야합니까? 는 이제 고전 HMM 예제를 사용하자 : % states
S = {sunny, rainy, foggy}
% discrete observations
x = {umbrella, no umbrella}
이제 내가 여러 관측 순서가 있다면. 예 : % sequence