Skip to content

GitLab

  • Menu
Projects Groups Snippets
    • Loading...
  • Help
    • Help
    • Support
    • Community forum
    • Submit feedback
  • Sign in / Register
  • B BAMT
  • Project information
    • Project information
    • Activity
    • Labels
    • Members
  • Repository
    • Repository
    • Files
    • Commits
    • Branches
    • Tags
    • Contributors
    • Graph
    • Compare
  • Issues 1
    • Issues 1
    • List
    • Boards
    • Service Desk
    • Milestones
  • Merge requests 0
    • Merge requests 0
  • CI/CD
    • CI/CD
    • Pipelines
    • Jobs
    • Schedules
  • Deployments
    • Deployments
    • Environments
    • Releases
  • Monitor
    • Monitor
    • Incidents
  • Packages & Registries
    • Packages & Registries
    • Package Registry
    • Container Registry
    • Infrastructure Registry
  • Analytics
    • Analytics
    • Value stream
    • CI/CD
    • Repository
  • Wiki
    • Wiki
  • Snippets
    • Snippets
  • Activity
  • Graph
  • Create a new issue
  • Jobs
  • Commits
  • Issue Boards
Collapse sidebar
  • ITMO-NSS-team
  • BAMT
  • Wiki
  • 3. Сэмплирование синтетических данных

3. Сэмплирование синтетических данных · Changes

Page history
Created 3. Сэмплирование синтетических данных (markdown) authored Jun 09, 2020 by Irina Deeva's avatar Irina Deeva
Hide whitespace changes
Inline Side-by-side
3.-Сэмплирование-синтетических-данных.md 0 → 100644
View page @ 9eec6673
После идентификации структуры и модели мы можем сгенерировать / сэмплировать значения X с учетом факторизованного совместного распределения вероятностей $ P (X) $, которое определяется байесовской сетью. В нашей работе использовался наследственный (или прямой) метод выборки. Имея вероятность P ($ x_1 $, $ x_2 $ ..., $ x_n $), определенную байесовской сеткой, мы выбираем переменные в топологическом порядке. Мы начнем с выборки узлов инициализации (переменных без родителей); затем мы выбираем зависимые узлы, используя условное распределение вероятностей (CPD) этих переменных, принимая во внимание переменные, выбранные в первой итерации. Продолжайте до тех пор, пока не будут выбраны все n переменных.
\ No newline at end of file
Clone repository
  • 1. Байесовская сеть
  • 2. Алгоритм идентификации байесовской сети
  • 3. Сэмплирование синтетических данных
  • 4. Подготовка данных
  • 5. Руководство пользователя
  • Home