Приводится алгоритм нахождения функций распределения в качестве решения задачи регрессии.

В общем виде задачу регрессии можно сформулировать как восстановление зависимости
$\phi: X \to L_1(\Omega)$,
сопоставляющей элементам некоторого фазового пространства $X$ случайную величину $\xi \in L_1(\Omega)$.

Классический подход к решению задачи регрессии состоит в нахождении среднего значения $E[\phi(x)]$ для каждого $x \in X$.

В статье предлагается простой алгоритм оценки распределений случайных величин $\phi(x) \in L_1(\Omega)$.

GitHub

В анализе данных значительное место занимают два класса задач — задачи классификации и регрессии.

При оптическом распознавании текста на сканированных документах качество распознавания зависит от того, наклонён ли текст в документе. У выровненных документов качество распознавания заметно лучше. Соответственно, возникает практическая необходимость в средствах автоматического выравнивания угла наклона текста.

В статье предлагается простой, универсальный и достаточно эффективный алгоритм выравнивания наклона текста, основанный на идее минимизации средней энтропии строк и столбцов растрового изображения.

Базовая идея алгоритма состоит в том, что при повороте текста на сканированном изображении средняя, по строкам и столбцам, энтропия распределения пикселей должна возрасти.