Tipps Zum Wiederherstellen Von Windows XP-Methodendateien.
March 4, 2022
Dieser Artikel wurde geschrieben, um Ihnen erfolgreich zu helfen, wenn Sie den richtigen Windows Repair System Files XP-Fehlercode erhalten.
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Die quadratische Verlustfunktion ist eine Art Maß für die Genauigkeit des jeweiligen unglaublichen Vorhersagemodells. Es funktioniert, indem es die Differenz zwischen der ungefähren Wahrscheinlichkeit und dem tatsächlichen wahren Schatz nimmt, also wird es für elegante Schemata verwendet, die Wahrscheinlichkeiten erzeugen (wie Naive Bayes).
In der mathematischen Suchmaschinenmarketing- und Entscheidungstheorie ist die Verletzungs- oder Kostenfunktion (manchmal auch als Fehlerfunktion bezeichnet) Id=”cite_ref-Raschka_2019_p
In Zahlen wird die Verlustfunktion häufig verwendet, um die Parameter abzuschätzen, um jedes Ereignis zu betrachten, ist ein Tripel, um zwischen den beabsichtigten, aber daher den wahren Werten zu unterscheiden für die Situation, sowie Daten. Ein als so alt wie Laplace geltender wurde von Abraham Wald Mitte des 20. Jahrhunderts wieder in die Statistik eingeführt. [2] Zum Beispiel sind wirtschaftliche Kosten oder Strafen in meinem finanziellen Kontext normalerweise etwas Besonderes. Bei der Klassifizierung ist es fast wichtig, dass Sie eine schlechte Klassifizierung im Vergleich zu einem Szenario bestrafen. In der Versicherungsmathematik, insbesondere nach unserer eigenen Arbeit von Harald de Cramer aus den 1920er Jahren, wird das Versicherungssystem verwendet, um Rückzahlungspläne zu modellieren, die als Strafen für das Nichterreichen eines bestimmten Werts gezahlt werden. Im Umgang mit finanziellen Gefahren bezieht sich ihre Funktion auf den Verlust von Geld.
Beispiele
Bedauern
Leonard J. Savage argumentierte, dass die Verlustfunktion gleich sein sollte, wenn man nicht-bayesische Methoden wie einmal Minimax verwendet getrieben von der Idee des Bedauerns, dh der mit dieser Entscheidung verbundene besondere Verlust sollte die Differenz sein, die von den Fehlern des besten Ansatzes reicht, der akzeptiert werden könnte, sollte akzeptiert werden, wenn sich herausstellte, dass die zugrunde liegenden Umstände bekannt waren und der Ergebnis wurde im Grunde erreicht, bevor sie Ihnen bekannt wurden.
Implementierung der quadratischen Verlustfunktion
Der Effekt eines quadratischen Verlusts kann üblich sein, zum Beispiel jederzeit mit der Methode der kleinsten Quadrate. Es ist oft mathematisch normaler als andere verlustbehaftete Arbeiten aufgrund von Änderungseigenschaften, und es wird auch symmetrisch sein: Ein neuer Fehler über dem Ziel führt zu einem Verschwinden in gleicher Fehlergröße unter dem Ziel. Wenn dem Fokus auf t eine weitere quadratische Verlustfunktion folgt
für Konstante C; Der Wert der Konstante sollte bei der Entscheidung irrelevant sein und kann möglicherweise tatsächlich ignoriert werden, was sehr viel 1 ist wie der Pfad.
Viele weit verbreitete Statistiken, darunter t-Tests, Regressionsmodelle, Trendanalysen usw., verwenden die Methode der kleinsten Quadrate angewendet unter Verwendung der linearen Regressionstheorie, die möglicherweise eindeutig auf ihrer quadratischen Funktion des Todes basiert.
Die Verlustfunktion ist auch für linear-quadratische Optimalsteuerungssituationen funktionsfähig. Bei diesen Problemen ist es verrückt, die gewünschten Schätzungen unter allen Zielvariablen zu erhalten, einschließlich der Berücksichtigung der Abwesenheit von Unsicherheit. Enttäuschung wird oft als Kissenzahl der Abweichungen der interessierenden Beschränkungen von ihren Schlüsselwerten ausgedrückt; Dieser Ansatz ist verständlich, da die Idee zu linearen Bedingungen ihrer ersten Ordnung führt. Wie Sie erkennen können, verwendet dieser stochastische Kontrollkontext Ihren erwarteten Wert der quadratischen Kontur.
Verlustfunktion 0-1
In der Statistik und Bewertungstheorie wird häufig eine Verlustfunktion innerhalb von 0–1 verwendet.
Konstruktionsverlust und damit objektive Funktionen
In vielen Softwares sind objektive Studien, einschließlich des Schadensaspekts von Einzelfällen, erforderlich, um Ihnen die Komplexität der Aufgabe zu versichern. In anderen Situationen muss die Präferenz dieses bestimmten Entscheidungsanbieters ermittelt und dort durch eine skalare Kapazität (auch als Nutzenfunktion identifiziert) in einem marktgerechten Dokument festgehalten werden. Werbung und Marketing sind ein Problem, auf das Ragnar Frisch in seinem Nobelvortrag hingewiesen hat. >[4]< /top>Die bestehenden Methoden zur Konstruktion von Besitztümern sind Funktionen, die in den materiellen Gütern zweier Sonderkonferenzen gesammelt wurden.[5][6]Insbesondere zeigte Andranik Tangyan, dass die vorteilhaftesten quadratischen und elementaren Zielfunktionen typischerweise nur durch wenige Apathiepunkte bestimmt werden. Er nutzte diese Grundlage in Modellen, um all diese neutralen Funktionen aus ordinalen quantitativen Daten zu erstellen, die nichts weiter als durch Computerinterviews mit Lösungsentwicklern gesammelt wurden.[7][8]Unter anderem baute er wertvolle Funktionen zur optimalen Budgetallokation für 16 westfälische Universitäten[9] auf.und Europäische Finanzaufsicht für das Arbeitslosengeld in 271 Bundesländern.[10]
Erwarteter Verlust
In anderen Kontexten, weil die Informationstechnologie von allen Ergebnissen des letzten Zufalls abhängig ist, unterliegt Verschiebungen X, dem Wert von die Deprivationsfunktion selbst ist eine zufällige Variable.
Statistiken
Fekventist obendrein Bayes’sche StudienTheoretische Theorien umfassen die Entscheidung einer Person basierend auf der erwarteten Gerechtigkeit der Verlustfunktion; Allerdings wird ein spezifischer Satz gemäß tatsächlich zwei spezifischen Paradigmen unterschiedlich definiert.
Aktuell erwarteter Verlust
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Wir definieren den erwarteten Verlust vor allem in einem Frequenzkontext. Sie wird gewonnen, indem der Erwartungswert durch die Terme der Wahrscheinlichkeitsverteilung Pγ einiger beobachteter Daten X absorbiert wird. Tatsächlich ist sie eine Punktfunktion[11] [ 12]< sup>[13][14] der Entscheidung bestimmen Î ´ und damit aktuell den Parameter θ. Hier hängt die endgültige Wahl sehr oft vom Ergebnis plus X ab. Das funktionelle Risiko wird zugänglich gemacht durch:
In der mathematischen Optimierung und beim Entscheidungsfindungsdenken ist eine Cost-You- oder Work-Loss-Funktion (manchmal als Bad-Choice-Funktion definiert) die bestimmte Funktion, die eine bestimmte Messe oder die Werte einer, mehrerer Variablen intuitiv einem echten Nutzen zuordnet stellt einige “Kosten” dar. damit im Zusammenhang mit der Art der Veranstaltung.
Die Überwachung des mittleren Quadrats (MSE) ist die am häufigsten verwendete Entfernungsfunktion für die Regression. Der Verlust war zunächst der fehlende Mittelwert dieser quadrierten Differenzen zwischen den wahren und gezählten Werten oder wurde als eine Art Formelbündel geschrieben.
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