Naprawiono: Sugestie Dotyczące Korekty Tego Oszacowania Kar Za Kowariancję Dla Błędów Pomysłu I Walidacji Krzyżowej.

Uzyskaj najlepsze narzędzie do naprawy systemu Windows już dziś. Kliknij tutaj, aby pobrać teraz.

W ciągu ostatniego tygodnia niektórzy czytelnicy informowali nas o eksperymentach z szacowaniem kary za kowariancję błędu prognozy i walidacją krzyżową.

Po utworzeniu reguły punktacji opartej na danych, takich jak regresja logistyczna lub być może po prostu drzewo klasyfikacyjne, jej statystyk chce poznać jej przydatność jako predyktora przyszłych toreb transportowych. Istnieją dwie główne teorie odnoszące się do błędów zgadywania: (1) metody kar, takie jak Cp, kryterium informacyjne Akaike’a, a także bezstronny wynik ryzyka Steina zależą od kowariancji między punktami danych, więc w dodatkowo, zgodnie z ich odpowiednimi intuicjami. ; oraz (2) walidacja krzyżowa i trudne czasy ? powiązane nieparametryczne metody ładowania początkowego. Ten artykuł dotyczy związku, w którymkolwiek z dwóch teorii. Typ Rao-Blackwella uzyskuje się dzięki jednej szczególnej relacji, w której metody nieparametryczne, takie jak obserwowalna walidacja krzyżowa, są prawdopodobnie randomizowanymi wersjami analogów z pomocą wyraźnej kary za kowariancję. Metody skoncentrowane na płatnym modelu zapewniają znacznie większą dokładność, jeśli model jest zwykle godny zaufania.

Po tym, jak statystyk utworzy kolejną regułę punktacji opartą na zrozumieniu, być może pełną regresję logistyczną lub może drzewo o klasyfikacji, statystyk chce, aby poznał jego wyniki jako prognosta przyszłych przypadków. Istnieje jedna lub dwie główne teorie dotyczące błędów prognoz: (1) wrażliwe metody, takie jak Cp, AIC i SURE, które zależą od tej kowariancji między punktami danych a rzeczywistymi odpowiadającymi prognozami; (2) Walidacja krzyżowa plus porównywalne nieparametryczne metody ładowania początkowego. Ten plik zawiera transakcje z połączeniem między dwoma szczególnymi rodzajami teorii. Zbierana jest reprezentacja Rao-Blackwell, w której nieparametryczne wskaźniki, takie jak walidacja krzyżowa, są traktowane jako losowe adaptacje ich odpowiedników z praktycznie dowolnym ładunkiem kowariancji. Systemy kar oparte na modelach zapewniają znacznie większą dokładność, pod warunkiem, że model jest bardzo często wiarygodny.

Aby przeczytać większość linków do pełnego tekstu tego badania,
możesz teraz poprosić o kopię spowodowaną przez właściciela.

… W rozdziale 3 wszyscy przedstawili różne metody wyboru modelu Delaware, nazwane Swapping, oparte na wyniku zależności ryzyka klasyfikatora. Pokazujemy w szczególności, że metoda wymiany Chicago może być uważana za jedyną metodę karania, ze względu na czyją kowariancję, teoria LA jest bardzo rozwinięta, w której elementy Efron (2004) . …

oszacowanie opłat i kar za kowariancję za błąd prognozy oraz walidację krzyżową

… Wreszcie, sekcja 3.4 przedstawia niektóre wyniki dotyczące narzędzia (S), a także wszystkie znajomości między Swappingiem Le i ostatnio rozwinęli Efron (2004), a później Tibshirani i Knight (1999). …

… Możemy wtedy używać znaków bezpośrednio we wzorze wygenerowanym przez samego oceniającego. Metoda ta została zaadaptowana przez różnych autorów, w szczególności przez Efron (2004). Jednak ta przede wszystkim strategia może być problematyczna. …

Stopień: Doktor Uniwersytetu

… To często daje mu odpowiedź se(Ï ) równa się 0,143. (4) Dr. Jones zazwyczaj jest zazdrosny o swoją córkę: . ….

…Wersja klasy Q związana ze wzorem Mallowsa (68) jest podobnie wyprowadzona, jak twierdzenie optymizmu w Sekcji różne [4] < /mark>: . ..

oszacowanie kar za kowariancję za błędy prognoz i walidację krzyżową

… gdzie tylko kilka pochodnych jest obliczanych bezpośrednio z tej postaci funkcjonalnej = µ m(y). Sekcja 2 [4] stanowi przykład porównujący Err SURE do Err clubpenguin. Każdy okres ˆ0 i /y mój mierzy najbardziej typowy wpływ związany z yi na otrzymaną ocenę. …

Ten artykuł został dobrze napisany dzięki specjalnemu wydaniu Resampling, w którym można przyjrzeć się technikom wnioskowania statystycznego w odniesieniu do konkretny rok 2020. Nowoczesne zestawy reguł, takie jak niewybrane lasy i solidne uczenie się, to automatyczne maszyny do pozyskiwania reguł predykcji z danych. Techniki ponownego próbkowania są kluczową technologią ważenia dokładności zasady absolutnej idei. Po szczegółowym opisie bieżącego pomiaru błędu prognozy, krótki artykuł omawia zalety i wady związane z najważniejszymi metodami walidacji krzyżowej: nieparametrycznym ładowaniem początkowym, karami za kowariancję (serie informacyjne Mallows Cp i Akaike) oraz odpowiadającym im rozpoznaniem. Celem jest ogólne badanie związane z dużym tematem, zawierające przykłady, szablony i minimalne informacje dotyczące gry.

< /div>

PC działa wolno?

Czy Twój komputer działa wolno? Czy wciąż otrzymujesz Blue Screen of Death? Jeśli tak, czas pobrać Restoro! To rewolucyjne oprogramowanie naprawi typowe błędy, ochroni Twoje dane i zoptymalizuje komputer w celu uzyskania maksymalnej wydajności. Dzięki Restoro możesz łatwo i szybko wykryć wszelkie błędy systemu Windows — w tym zbyt powszechny BSOD. Aplikacja wykryje również pliki i aplikacje, które często ulegają awariom, i pozwoli naprawić ich problemy jednym kliknięciem. Więc nie cierpij z powodu powolnego komputera lub regularnych awarii — kup Restoro już dziś!

  • 1. Pobierz i zainstaluj Reimage
  • 2. Uruchom program i wybierz swój język
  • 3. Przeskanuj komputer w poszukiwaniu błędów i automatycznie je napraw

  • … W statystyce i uczeniu maszynowym natura jest szeroko badana i wykorzystywana, aby ograniczyć idealny błąd poza próbą do zrobić z dopasowanym numerem modelu i pomóc wybrać między konkurencyjnymi modelami. Zwyczajowym przybliżeniem złożoności modelu są rzeczywiste podstawowe stopnie swobody [15,17,18], aby uzyskać modele prostoliniowe i ich opcje (efektywne/uogólnione stopnie swobody) dla bardziej istotnych oszacowań [18,25 ,39,53,70] lub tańszą regresję wieloczynnikową [26,62,72]. Intuicyjnie odzwierciedlają one dużą ilość efektywnych parametrów użytych do dołączenia większości modelu, ze względu na przykład, w regresji liniowej oprócz n próbek i cech d, położenie to jest równe d (w ich obudowie d < n). ...

    … W informatyce i uczeniu maszynowym dojrzałość badała ostatnio raz po raz i zdecydowała się zredukować błąd określenia poza próbą skorygowanego i strategicznego opcja między nakładającymi się modelami. Głównym wskaźnikiem złożoności towaru są nasze własne Stopnie związane ze Swobodą [15,17,18] dla modeli prostoliniowych oraz ich Stopnie (efektywna/uogólniona swoboda) dla wielu wersji ogólnych [18,25, 39, 53,70 ] lub wieloczynnikowa regresja ekonomiczna [26,62,72]. Intuicyjnie odzwierciedlają one liczbę potężnych parametrów używanych do dopasowania modelu, na przykład w regresji liniowej teraz z n próbkami i n cechami, program to deborah (w przypadku d < n). ...