Non Gaussian Data(비 가우스 데이터)란 무엇입니까?
Non Gaussian Data 비 가우스 데이터 - Data-driven machine learning methods, such as radial basis function network (RBFN), require minimal human intervention and provide effective alternatives for spatial interpolation of non-stationary and non-Gaussian data, particularly when measurements are sparse. [1] For this, the relationships between the Environmental Performance Index (EPI), as the dependent variable, and the indicators of control of corruption, the effectiveness of an anti-monopoly policy, financial opportunities, undue influence, corporate culture, innovation output, GDP, and income growth among the poorest population, using a sample of 81 countries, and the technique for constructing nonlinear regression models based on the normalizing transformations for non-Gaussian data were studied. [2] The interpolation performance of the SLI method is investigated and compared with ordinary kriging using (i) synthetic non-Gaussian data and (ii) coal thickness measurements from approximately 11,500 drill holes (Campbell County, Wyoming, USA). [3] The study models non-Gaussian data analysis to identify risk factors associated with underweight among under-five children in rural Ethiopia. [4] Monte Carlo experiments show the estimation accuracy and computational efficiency of CAMM for modeling non-Gaussian data including fat-tailed and/or skewed distributions. [5] Naive Bayes classifiers were tested against non-Gaussian data, non-Gaussian feature weighted data, Gaussian-like data, and synthetically generated Gaussian data to observe the relationship between classifier performance and data distribution. [6] They have been effectively used in clustering non-Gaussian data and in Reproducibility Analysis, a meta-analysis method designed to verify the reliability and consistency of multiple high-throughput experiments. [7] We estimate the latent factors in high-dimensional panel non-Gaussian data using Higher-order multi-cumulant Factor Analysis (HFA). [8] INNC is non-parametric and, thus, is suitable for non-Gaussian data. [9] However, the well-known lack of robustness of PCA for non-Gaussian data and/or outliers often makes its practical use unreliable. [10] This algorithm can effectively process multivariate linear Gaussian, non-Gaussian and multivariate nonlinear non-Gaussian data. [11] In order to solve non-Gaussian data, LDA-based methods consider local structure information through measuring each pairwise distance of full connection graph. [12] Finally, a monitoring index based on support vector data description is constructed to eliminate adverse effects of non-Gaussian data for monitoring performance. [13] Effect sizes were evaluated by Hedges’ g and Cliff’s δ for normal and non-Gaussian data, respectively. [14] Quantile regression is a powerful tool for modeling non-Gaussian data, and also for modeling different quantiles of the probability distributions of the responses. [15] Our aim here is to reveal the structure of non-Gaussian data by generating new probabilistic SVM kernels from inverted-Beta Liouville mixture models. [16] The principle results of integrating geostatistics and machine learning indicate an improved estimation technique in domains with complex features, poorly defined domains, or non-Gaussian data. [17] This addresses the nonlinear and non-Gaussian data characteristics to support fault detection and prediction, within an explainable hybrid framework that captures causality in the complex engineered system. [18] Finally, we show that GAN is able to mimic PDF and number density of peaks for both Gaussian and non-Gaussian data with less than 0. [19] In the past, improvements of GAM estimation have focused on the smoothers used in the local scoring algorithm used for estimation, but poor prediction for non-Gaussian data motivates the need for robust estimation of GAMs. [20]RBFN(Radial Basis Function Network)과 같은 데이터 기반 기계 학습 방법은 최소한의 인간 개입이 필요하며 특히 측정값이 희박한 경우 비정상 및 비가우스 데이터의 공간 보간을 위한 효과적인 대안을 제공합니다. [1] 이를 위해 종속변수인 환경성과지표(Environmental Performance Index, EPI)와 부패통제, 반독점정책의 실효성, 재정적 기회, 부당한 영향력, 기업문화, 혁신성과, GDP, 81개국을 표본으로 하여 최빈곤층의 소득증가율과 비가우시안 데이터에 대한 정규화 변환을 기반으로 한 비선형 회귀모형 구축 기법을 연구하였다. [2] SLI 방법의 보간 성능은 (i) 합성 non-Gaussian 데이터 및 (ii) 약 11,500개 드릴 구멍(Campbell County, Wyoming, USA)에서 측정된 석탄 두께를 사용하여 일반 크리깅과 비교 및 조사되었습니다. [3] 이 연구는 에티오피아 시골 지역의 5세 미만 어린이의 저체중과 관련된 위험 요소를 식별하기 위해 비가우스 데이터 분석을 모델링합니다. [4] Monte Carlo 실험은 뚱뚱한 꼬리 및/또는 치우친 분포를 포함하여 가우스가 아닌 데이터를 모델링하기 위한 CAMM의 추정 정확도와 계산 효율성을 보여줍니다. [5] Naive Bayes 분류기는 분류기 성능과 데이터 분포 간의 관계를 관찰하기 위해 비가우시안 데이터, 비가우시안 특징 가중치 데이터, 가우시안 유사 데이터 및 합성적으로 생성된 가우스 데이터에 대해 테스트되었습니다. [6] 그들은 비 가우시안 데이터를 클러스터링하는 데 효과적으로 사용되었으며 다중 처리량이 많은 실험의 신뢰성과 일관성을 확인하도록 설계된 메타 분석 방법인 재현성 분석에 사용되었습니다. [7] 우리는 고차원 다중 누적 요인 분석(HFA)을 사용하여 고차원 패널 비가우스 데이터의 잠재 요인을 추정합니다. [8] INNC는 비모수적이므로 비 가우시안 데이터에 적합합니다. [9] 그러나 가우스가 아닌 데이터 및/또는 이상값에 대한 PCA의 견고성이 잘 알려져 있지 않기 때문에 실제 사용을 신뢰할 수 없는 경우가 많습니다. [10] 이 알고리즘은 다변량 선형 가우스, 비가우시안 및 다변량 비선형 비가우스 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. [11] non-Gaussian 데이터를 풀기 위해 LDA 기반 방법은 전체 연결 그래프의 각 pairwise 거리를 측정하여 로컬 구조 정보를 고려합니다. [12] 마지막으로 지원 벡터 데이터 설명에 기반한 모니터링 인덱스는 모니터링 성능에 대한 비가우시안 데이터의 역효과를 제거하기 위해 구성됩니다. [13] 효과 크기는 정규 및 비가우스 데이터에 대해 각각 Hedges의 g 및 Cliff의 δ로 평가되었습니다. [14] 분위수 회귀는 가우스가 아닌 데이터를 모델링하고 응답 확률 분포의 다른 분위수를 모델링하기 위한 강력한 도구입니다. [15] 여기서 우리의 목표는 역베타 리우빌 혼합 모델에서 새로운 확률적 SVM 커널을 생성하여 비가우시안 데이터의 구조를 밝히는 것입니다. [16] Geostatistics와 기계 학습을 통합한 기본 결과는 복잡한 기능이 있는 도메인, 잘못 정의된 도메인 또는 가우스 데이터가 아닌 도메인에서 향상된 추정 기술을 나타냅니다. [17] 이것은 복잡한 엔지니어링 시스템에서 인과성을 포착하는 설명 가능한 하이브리드 프레임워크 내에서 오류 감지 및 예측을 지원하기 위해 비선형 및 비가우스 데이터 특성을 처리합니다. [18] 마지막으로, 우리는 GAN이 0보다 작은 가우스 및 비가우스 데이터 모두에 대해 PDF 및 피크 수 밀도를 모방할 수 있음을 보여줍니다. [19] 과거에 GAM 추정의 개선은 추정에 사용되는 로컬 스코어링 알고리즘에 사용된 평활기에 초점을 맞추었지만 가우스가 아닌 데이터에 대한 예측이 좋지 않아 GAM의 강력한 추정이 필요합니다. [20]