Conseils Pour Restaurer Les Fichiers D’équipement De Windows XP.
March 4, 2022
Cet article est rédigé pour vous aider lorsque vous recevez par code d’erreur Windows Repair System Files XP.
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La fonction de perte quadratique est une toute nouvelle mesure de la précision d’un incroyable modèle de prédiction incroyable. Cela fonctionne en prenant la différence entre la probabilité calculée et le véritable avantage réel, il est donc utilisé pour les schémas d’élégance qui génèrent des probabilités (comme Naive Bayes).
Dans le marketing mathématique des moteurs de recherche automobile et la théorie de la décision, la fonction d’élimination ou de coût (parfois appelée généralement la fonction d’erreur) Id=”cite_ref-Raschka_2019_p
En chiffres, la fonction de perte est assez souvent utilisée pour estimer les paramètres, et par conséquent chaque événement considéré est une vérification pour faire la distinction entre l’intention, donc , les vraies valeurs pour le par exemple, ainsi que les données. Une suggestion aussi vieille que Laplace est réintroduite dans les statistiques par Abraham Wald ici au milieu du 20e 1. [2] Par exemple, dans mon contexte budgétaire, les coûts économiques ou les pénalités seraient généralement particuliers. En classement, l’essentiel est de sanctionner un bon mauvais classement par rapport à un par exemple. En actuariat, notamment après ceux d’Harald de Cramer dans les années 1920, il est utilisé à propos du système d’assurance pour modéliser les engagements payés à titre de pénalités pour ne pas atteindre une certaine valeur. Dans la gestion des risques financiers, leur fonction est liée à la perte d’argent.
Exemples
Regret
Leonard J. Savage a fait valoir qu’en cas d’utilisation de méthodes non bayésiennes telles qu’une fois minimax, la fonction de perte devrait être basée sur l’idée de regret, c’est-à-dire que la perte particulière associée à une grande décision devrait être la différence, y compris les échecs de la meilleure solution qui pourrait être acceptée, vous pourriez vous retrouver accepté si les circonstances sous-jacentes étaient connues et que le résultat était littéralement atteint avant elles Vous êtes devenu connu.
Implémentation de la fonction de perte quadratique
L’effet d’une raison de perte quadratique peut être courant, par exemple la seconde en utilisant la méthode des moindres carrés. C’est souvent toujours plus faisable mathématiquement que d’autres travaux avec perte dus pour vraiment changer les propriétés, et c’est généralement aussi symétrique : une nouvelle erreur décrivant la cible entraîne une déception égale aux mêmes dimensions d’erreur en dessous de la cible. Si la cible spécifique t est suivie de cette fonction de perte quadratique
pour la constante C ; La valeur de la constante n’est vraiment pas pertinente dans la décision et peut certainement être ignorée, ce qui est probablement 1 comme chemin.
De nombreuses statistiques quotidiennes, y compris les tests t, les modèles de régression, le plan d’expériences, etc., utilisent les moindres carrés simples étapes appliquées en utilisant la théorie de la régression linéaire, qui est clairement basée sur notre propre fonction quadratique de la mort.
Si nous nous tournons vers la capacité de perte quadratique générale ρ(une personne) = u2, alors aux mains de (1) nous obtenons un estimateur LS inhabituel θ^OLS. En résolvant θ OL S * égal à min θ E ( Y − θ ′ X ), une variété, nous avons X ′ θ OL S * = E ( Y | X ) – une régression des moindres carrés choisie fournit une moyenne dépendante.
La fonction de perte est également utile pour les charges de contrôle optimales linéaires-quadratiques. Avec ces problèmes, il est difficile d’obtenir les estimations souhaitées concernant toutes les variables cibles, y compris en tenant compte de l’absence d’incertitude. La déception est souvent exprimée comme le nombre sq d’écarts des limites d’intérêt par rapport à leurs valeurs valables ; Cette approche est compréhensible, puisque cela conduit à des conditions linéaires de vous voyez, le premier ordre. Comme vous pouvez le constater, ce contexte de contrôle stochastique utilise actuellement la valeur attendue du contour quadratique.
Fonction de perte 0-1
Dans les statistiques et la théorie de la détermination, une fonction de perte généralement associée à 0–1 est souvent utilisée.
Perte de construction et donc de fonctions objectives
Dans de nombreuses méthodes, des études objectives, y compris les dommages subis par des cas individuels, sont dues si vous le souhaitez à la complexité de la tâche. Dans d’autres situations, la préférence de ce producteur de décision particulier doit être obtenue et employée par un avocat par une capacité scalaire (également marquée comme une fonction d’utilité) de manière à convenir au marché. La publicité et l’approbation sont un problème noté par Ragnar Frisch dans son Conférence nobélisée. >[4]< /haut>Les méthodes existantes de construction d’équipements sont des fonctions rassemblées dans le contenu de deux conférences spéciales.[5][6]En particulier, Andranik Tangyan a montré que les fonctions objectives quadratiques et élémentaires les plus importantes seront déterminées par seulement quelques points indifférents. Il a utilisé cette base pour modéliser toutes ces fonctions d’intention à partir de données quantitatives ordinales rapidement collectées grâce à des entretiens informatiques avec des décideurs.[7][8]Entre autres choses, il a construit des fonctions efficaces pour une allocation budgétaire optimale pour obtenir 16 universités westphaliennes[9].et des conseils financiers européens pour les allocations de chômage dans 271 régions allemandes[10].
Perte attendue
Dans un ou deux contextes, parce que la technologie de l’information dépend de chacun de nos résultats du dernier X adaptable aléatoire, le la valeur de la fonction de contrôle elle-même est une variable sans but.
Statistiques
Études fekventistes ou bayésiennes Les théories théoriques incluent une partie de la décision basée sur la valeur attendue de la fonction de perte ; Cependant, l’ensemble principal est défini différemment selon vous selon deux paradigmes spécifiques.
Perte actuelle attendue
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Nous définissons d’abord la perte attendue trouvée dans un contexte de fréquence. Il est obtenu en absorbant la valeur attendue dans le cadre des termes de la distribution de probabilité Pγ de certaines données observées X. Il s’agit en fait d’une fonction ponctuelle[11] [ 12]< sup>[13][14] de la décision régissent Î ´ et donc le paramètre θ. Ici, le choix final dépend généralement du résultat plus X. Le risque fonctionnel est mis à disposition sur le marché par :
Dans l’optimisation mathématique et la pensée décisionnelle, une fonction de prix de vente ou de perte de travail (parfois classée comme une fonction de mauvais choix) est une fonction fabuleuse qui mappe un tournoi particulier ou les valeurs d’une ou plusieurs variables à une évaluation réelle qui représente intuitivement un certain “coût”. liés à celui-ci dans le cadre de notre événement.
Monitoring Mean Square (MSE) est la fonction de contrôle la plus couramment utilisée pour la régression. La perte est devenue la moyenne manquante de ces différences au carré entre les valeurs vraies et probables, ou a été écrite comme une sorte de formule.
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