프로그래밍 문제는 다음과 같습니다. 측정 결과 배열을 만들고 싶습니다. 각 결과는 평균값이 측정 결과 자체이고 표준 편차가 불확도 인 정규 분포로 설명 될 수 있습니다. 의사 코드가 될 수있다 : x1 = N(result1, unc1)
x2 = N(result2, unc2)
...
x = array(x1, x2, ..., xN)
내가 x의 FFT
NN 모델 확실성/확신을 계산하고 싶습니다. (What my deep model doesn't know 참조) - NN이 이미지가 "8"을 나타낼 때, 나는 그것이 얼마나 확실한 지 알고 싶습니다. 제 모델이 "8"인지 또는 51 %인지 "8"인지 99 % 확신합니까? "6"일 수도 있습니까? 일부 숫자는 매우 모호하며 모델이 "동전을 뒤집을 때"어떤 이미
나는 상황에 맞는 물체 인식을하고 있으며, 이전에 관찰이 필요하다. 예 : 이 공간에는 "개"라는 레이블이 붙어있었습니다. 올바르게 라벨이 붙어있을 확률은 얼마입니까? matlabs svmclassify에 분류가있는이 확실성 수준을 반환하는 인수가 있는지 알고 있습니까? SVM =
SupportVectors: [11x124 single]
uncertainties package을 사용하여 일부 ufloats를 계산했습니다.이를 쎄타 및 감마라고합시다. 이제 다음 계산을 위해 오류가 필요하지 않습니다. 나중에 선형 그림에서 y 값으로 사용하고 있습니다. 나는 오류를 무시하고 그들을 계산할 수 있었지만 두 번 일하고 싶지 않았습니다. i. 이자형. 내 감마는 gamma=(42, 0.5) 오류없이
내 문제 : 비톤 불확실성 패키지에 ufloats 배열 (예 : unarray)이 있습니다. 배열의 모든 값은 고유 한 오류가 있으며 두 가지 모두에 대해 배열의 평균을 제공하는 funktion이 필요합니다. 오류 공칭 값의 평균과 오류 값의 영향을 계산할 때 얻게됩니다 . 가 나는 uarray 있습니다 2 +/- 1 3 +/- 2 4 +/- 3 을 내게
현재 x 변수 = 7 개 변수로 비 연속 함수를 최소화하기 위해 fminsearch를 사용하고 있습니다. 잘 작동하지만 두 가지 문제점 (나를 위해)이 있습니다. 1) 속도가 느립니다. 2) 더 중요한 것은 x의 변수에 대한 불확실성/오류를 반환하지 않습니다. 트릭을 수행하고 x에 대한 불확실성/오류를 반환하는 minimiser 함수가 있습니까?
우리 팀은 습한 환경에서 촬영 한 두 사진의 대비를 계산하려고합니다. 당사 포뮬러 콘트라스트 = SQRT ((ΔL)^2 + (ΔA)^2 + (ΔB)^2) ΔL이 휘도의 차이가 , ΔA를 사용하여 콘트라스트를 계산할 (적색 - 녹색)의 차이이며, Δb는 (황색 - 청색), 이는 Lab 공간의 크기입니다. 우리의 (지금까지 성공한) 접근 방식은 각 픽셀을 RG
GPS 위치 정보를 사용할 수없는 경우 (또는 때로는 사용 가능할 때도 있음) Google 모바일지도는 파란색 자체 현지 점 주위에 불확실한 파란색 원을 표시합니다. 이 파란색 원은 정확히 (통계적으로) 무엇을 나타 냅니까? 95 % 신뢰 구간입니까? 크기가 변하기 때문에 정확성을 나타내는 것이라고 가정합니다. 그것은 단지 대략적인 지침일까요? 아니면 시각
두 개의 위치 튜플 목록 (x, y 데이터)이 있습니다. 나는 두 배열 또는 두 목록에있는 위치 (또는 튜플)에 대한 인덱스 목록을 반환하고 싶습니다. 그러나 위치 데이터 값은 정확하게 동일하지 않을 것이며, x와 y 좌표 모두에서 +/- 4의 uncertianty가있을 것입니다. 예를 들어 : A=[(1168.593,9.874), (1799.244,40.