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SynthPop：剖析数据天生-源码
SynthPop：剖析数据天生-源码
SynthPopSynthPop使用高斯系脉天生表格综合数据。
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr
SynthPopSynthPop使用高斯系脉天生表格综合数据。
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr
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[{"title":"（7个子文件224KB）SynthPop：合成数据生成-源码","children":[{"title":"SynthPop-master","children":[{"title":"joint.png <span style='color:#111;'>16.90KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"SynthPop.py <span style='color:#111;'>1.48KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"GaussianCopulas.ipynb <span style='color:#111;'>241.83KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'>986B</span>","children":null,"spread":false},{"title":"data.npy <span style='color:#111;'>1.69KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":"Example.ipynb <span style='color:#111;'>43.32KB</span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'>32B</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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