Data Analysis, Statistics and Probability,High Energy Physics - Experiment,Nuclear Experiment,تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال , فیزیک انرژی بالا - آزمایش , آزمایش هسته ای ,
توضیحات
Submitted 12 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 15 pages, 4 figures, 2 tables
توضیحات به فارسی
ارسال شده 12 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 15 صفحه ، 4 شکل ، 2 جدول
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The use of machine learning approaches continues to have many benefits in experimental nuclear and particle physics. One common issue is generating training data which is sufficiently realistic to give reliable results. Here we advocate using real experimental data as the source of training data and demonstrate how one might subtract background contributions through the use of probabilistic weights which can be readily applied to training data. The sPlot formalism is a common tool used to isolate distributions from different sources. However, negative sWeights produced by the sPlot technique can lead to issues in training and poor predictive power. This article demonstrates how density ratio estimation can be applied to convert sWeights to event probabilities, which we call drWeights. The drWeights can then be applied to produce the distributions of interest and are consistent with direct use of the sWeights. This article will also show how decision trees are particular well suited to converting sWeights, with the benefit of fast prediction rates and adaptability to aspects of the experimental data such as data sample size and proportions of different event sources. We also show that a double density ratio approach where the initial drWeights are reweighted by an additional classifier gives substantially better results.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
استفاده از رویکردهای یادگیری ماشین همچنان در فیزیک هسته ای و ذرات تجربی فواید زیادی دارد.یک مسئله متداول تولید داده های آموزشی است که به اندازه کافی واقع بینانه برای ارائه نتایج قابل اعتماد است.در اینجا ما از استفاده از داده های آزمایشی واقعی به عنوان منبع داده های آموزش دفاع می کنیم و نشان می دهیم که چگونه ممکن است با استفاده از وزن های احتمالی که می تواند به راحتی در داده های آموزش استفاده شود ، سهم پس زمینه را کم می کند.فرمالیسم Splot ابزاری مشترک است که برای جداسازی توزیع از منابع مختلف استفاده می شود.با این حال ، شیرین های منفی تولید شده توسط تکنیک Splot می توانند منجر به موضوعاتی در آموزش و قدرت پیش بینی ضعیف شوند.این مقاله نشان می دهد که چگونه می توان تخمین نسبت چگالی را برای تبدیل Sweights به احتمالات رویداد ، که ما آن را DRWIGHT ها می نامیم ، اعمال کرد.سپس DRTHES می تواند برای تولید توزیع مورد علاقه استفاده شود و با استفاده مستقیم از Sweights سازگار است.این مقاله همچنین نشان می دهد که چگونه درختان تصمیم گیری به خوبی برای تبدیل Sweights مناسب هستند ، با بهره مندی از نرخ پیش بینی سریع و سازگاری با جنبه های داده های تجربی مانند اندازه نمونه داده ها و نسبت های منابع مختلف.ما همچنین نشان می دهیم که یک روش نسبت چگالی مضاعف که در آن DRIGHT های اولیه توسط یک طبقه بندی اضافی دوباره وزن می شوند ، نتایج قابل توجهی بهتر می دهد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
