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トレーニングデータとテストデータ間の共変量シフトを検出するための標準的なアプローチはありますか？これは、数百の画像を含むデータベースに共変量シフトが存在するという仮定を検証するのに役立ちます。

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機械学習の基本的な前提は、トレーニングデータとテストデータが同じ母集団から抽出され、したがって同じ分布に従うことです。しかし、実際には、これはほとんどありません。共変量シフトはこの問題に対処します。誰かがこれに関する以下の疑問をクリアできますか？ 2つの分布が統計的に異なるかどうかをどのように確認しますか？カーネル密度推定（KDE）を使用して、確率分布を推定して違いを伝えることはできますか？特定のカテゴリの画像が100枚あるとします。テスト画像の数は50で、トレーニング画像の数を5から50に5のステップで変更しています。KDEで推定した後、5つのトレーニング画像と50のテスト画像を使用すると、確率分布が異なると言えますか？

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Rで遊ぶことができるように、ダウンロード用の無料の時空間データセットはどこにありますか？

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