趋近智
机器学习合成数据介绍
章节 1: 了解合成数据
什么是合成数据？
为何生成人工数据？
真实数据与合成数据
常用术语
潜在优势
一般限制
章节 2: 数据生成的基本方法
数据生成模型的构想
从统计分布生成数据
基于规则的系统简介
生成简单的数值数据
生成简单分类数据
动手实践：创建基本合成数据
章节 3: 生成合成表格数据
理解表格数据结构
行采样方法
独立列值生成
维护列的基本关联性
数据匿名化方法概述
动手实践：生成一个合成表格
章节 4: 介绍合成图像数据
图像数据为何需要合成？
图像的基本属性：像素与色彩
用简单形状和图案制作图像
施加噪声与简单数据增强
简单场景的渲染入门
生成真实感图像的困难
动手实践：生成简单的合成图像
章节 5: 评估合成数据质量
评估的重要性
视觉检查方法
基本统计比较
比较数据分布
保真度与实用性的理念
章节 6: 工具和库概览
软件在数据生成中的作用
用于基本数据操作的库 (NumPy, Pandas)
Faker 库简介
简单图像处理库 (Pillow, Scikit-image)
查找生成工具
独立列值生成
这部分内容有帮助吗？
- All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Larry Wasserman, 2004 (Springer) DOI: 10.1007/978-0-387-21736-9 - 解释了概率分布和统计推断的基本概念，这对于根据统计特性生成数值列值至关重要。
- Random sampling (numpy.random), NumPy Developers, latest update - 提供了 NumPy 用于生成随机数和从分布中抽样的函数的官方文档，直接应用于代码示例。
- Synthetic Data Generation: A Review, Anis Bouamrane, Reda Bouadjenek, 2022 SN Computer Science, Vol. 3 (Springer) DOI: 10.1007/s42979-022-01452-1 - 全面回顾了合成数据生成方法，包括对基本技术的讨论以及保持数据关系的重要性，为独立生成方法提供了更广阔的背景。