Минимизация - средний риск
Cтраница 3
Выше мы установили, что существуют два механизма минимизации среднего риска по эмпирическим данным. [31]
Возможность построения равномерного приближения к регрессии в схеме минимизации среднего риска связана с кусочно-полиномиальными приближениями или, как их еще называют, сплайн-приближениями. [32]
Итак, задача восстановления регрессии также сводится к схеме минимизации среднего риска. [33]
Задача интерпретации результатов косвенных экспериментов также сводится к проблеме минимизации среднего риска по эмпирическим данным. [34]
Задача интерпретации результатов косвенных экспериментов также сводится к проблеме минимизации среднего риска пр. [35]
Как видно из изложенного, надо решить бэйесову задачу о минимизации среднего риска. [36]
В § 3 мы установили, что существуют два механизма минимизации среднего риска по эмпирическим данным. Первый связан с минимизацией эмпирического функционала, построенного по эмпирической плотности, близкой к истинной. [37]
Однако имеет смысл выделять функционал (2.17), так как успех в минимизации среднего риска путем минимизации функционалов (2.16) и (2.17) может определяться разными причинами. Покажем, что в нервом случае успех может быть обеспечен за счет близости восстановленной плотности к истинной, тогда как во втором случае плотность Pt ( z) при малых е не приближается к P ( z), и, тем не менее, возможны условия, когда точка минимума функционала эмпирического риска доставляет функционалу (2.15) значение, близкое к минимальному. [38]
Так как W ( x) неотрицательна, то из (2.73) следует, что минимизация среднего риска сводится к минимизации ( по функции go) апостериорного риска. [39]
Наличие-двух механизмов минимизации среднего риска отражает существование условий двух типов, при которых в принципе возможна минимизация среднего риска. [40]
Существование двух механизмов минимизации среднего риска отражает наличие условий двух типов, при которых в принципе возможна минимизация среднего риска по эмпирическим данным. [41]
 |
Таким образом, в задаче восстановления регрессии применяется тгонятие близости как в метрике Ьр, так и в метрике С. [42] |
Итак, выше мы установили, что все три задачи восстановления зависимостей сводятся к одной и той же схеме - схеме минимизации среднего риска, и что возможно лишь приближенное решение задачи минимизации среднего риска по эмпирическим данным. Спрашивается, обеспечит ли приближенное решение этой задачи нужную близость найденной зависилюсти к истинной. [43]
Итак, выше мы установили, что все три задачи восстановления зависимостей сводятся к одной и той же схеме - схеме минимизации среднего риска, и что возможно лишь приближенное решение задачи минимизации среднего риска по эмпирическим данным. Спрашивается, обеспечит ли приближенное решение задачи нужную близость найденной зависимости к истинной. [44]
При восстановлении функциональных зависимостей могут быть, выделены различные постановки задач, которые сводятся к одной и той же математической схеме - минимизации среднего риска по эмпирическим данным. [45]
Страницы: 1 2 3 4