論文の概要: Redistributor: Transforming Empirical Data Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14219v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 17:59:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 15:41:14.474686
- Title: Redistributor: Transforming Empirical Data Distributions
- Title（参考訳）: Redistributor: 経験的データ分散の変換
- Authors: Pavol Harar, Dennis Elbr\"achter, Monika D\"orfler, Kory D. Johnson
- Abstract要約: 提案するアルゴリズムとパッケージであるRedistributorは,スカラーサンプルの集合を所望の分布に従うように強制する。
このパッケージはPythonで実装されており、大きなデータセットを効率的に扱うように最適化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present an algorithm and package, Redistributor, which forces a collection
of scalar samples to follow a desired distribution. When given independent and
identically distributed samples of some random variable $S$ and the continuous
cumulative distribution function of some desired target $T$, it provably
produces a consistent estimator of the transformation $R$ which satisfies
$R(S)=T$ in distribution. As the distribution of $S$ or $T$ may be unknown, we
also include algorithms for efficiently estimating these distributions from
samples. This allows for various interesting use cases in image processing,
where Redistributor serves as a remarkably simple and easy-to-use tool that is
capable of producing visually appealing results. The package is implemented in
Python and is optimized to efficiently handle large data sets, making it also
suitable as a preprocessing step in machine learning. The source code is
available at https://gitlab.com/paloha/redistributor.
- Abstract（参考訳）: 提案するアルゴリズムとパッケージであるRedistributorは,スカラーサンプルの集合を所望の分布に従うように強制する。
ある確率変数 $S$ の独立かつ同一に分布するサンプルと所望の目標 $T$ の連続累積分布関数を与えられたとき、その分布において$R(S)=T$ を満たす変換の一貫した推定器を確実に生成する。
S$ あるいは $T$ の分布は未知であるため、これらの分布をサンプルから効率的に推定するアルゴリズムも含んでいる。
これにより、Redistributorは驚くほどシンプルで使いやすいツールとして機能し、視覚的に魅力的な結果を生み出すことができる。
このパッケージはpythonで実装されており、大規模なデータセットを効率的に処理するために最適化されている。
ソースコードはhttps://gitlab.com/paloha/redistributorで入手できる。
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