Câu hỏi được gắn thẻ «loss-functions»

Một hàm được sử dụng để định lượng sự khác biệt giữa dữ liệu được quan sát và các giá trị dự đoán theo một mô hình. Tối thiểu hóa các hàm mất mát là một cách để ước tính các tham số của mô hình.

1
Đây có phải cũng là một điều kiện * cần thiết để trở thành một người ước tính Bayes, hay chỉ là một điều kiện đủ?
Công cụ ước tính Bayes là công cụ giảm thiểu rủi ro Bayes. Cụ thể, nếu và chỉ khi δΛ=argminBR(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)δΛ=arg⁡minBR⁡(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)\delta_{\Lambda} = \arg\min \operatorname{BR}(\Lambda,\delta) := \int R(\theta, \delta) d \Lambda(\theta) = \int \left( \int L(\theta, \delta(x))dx \right) d \Lambda(\theta) Trong đó là hàm mất mát đã cho, là hàm rủi ro …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.