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Gute Eigenschaften von Pfaden für maschinelles Lernen

Ich beschäftige mich mit ML-Problemen (vor allem Dichteschätzung und Anomalieerkennung) mit Pfaden, die aus Koordinaten bestehen (GPS). Was sind neben den Koordinaten selbst und den Deltas (Änderungen zwischen benachbarten Koordinatenpunkten) und den Polarkoordinaten weitere gute Merkmale? Welche Merkmale machen intuitive Attribute wie Geradheit, Krümmung, Glätte und Schleifenhaftigkeit deutlich?

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mitchus Punkte 4183

Für die Geradlinigkeit/Krümmung können Sie eine ungefähre erste Ableitung der Kurve berechnen, für die Glättung die zweite und höhere Ableitungen. Wenn Sie mit Schleifenhaftigkeit die Tendenz meinen, mehrmals an bestimmte Stellen zurückzukehren, könnten Sie beispielsweise zählen, wie viele Segmente sich gegenseitig schneiden.

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