Dicas Para Restaurar Arquivos De Função Do Windows XP.
March 4, 2022
Este artigo foi escrito para ajudá-lo quando você receber um código de erro significativo do Windows Repair System Files XP.
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A função de perda quadrática é uma escala da precisão de um modelo de previsão sensacional. Ele funciona registrando a diferença entre a probabilidade estimada e o valor real real, na verdade é usado para sistemas de discriminação que geram probabilidades (como Naive Bayes).
No marketing matemático do mecanismo de pesquisa e na teoria do marketing e da decisão, a perda ou função alternativa de custo (às vezes chamada de função de erro) Id=”cite_ref-Raschka_2019_p
Em variedades, a função de perda geralmente é de propriedade anterior para estimar os parâmetros, e o evento considerado é uma tentativa de realmente distinguir entre os valores pretendidos e, consequentemente, os verdadeiros para a instância, uma vez, bem como data. Um conceito tão antigo quanto Laplace foi reintroduzido nas estatísticas por Abraham Wald em meados do século XX. [2] Por exemplo, em minhas circunstâncias econômicas, os custos ou penalidades econômicas são mais comumente especiais. Na classificação, o mais importante é punir uma classificação não tão rica em comparação com um exemplo. Na ciência atuarial, especialmente após os serviços de Harald de Cramer nessa década de 1920, ela é utilizada atualmente no sistema de seguros para modelar pagamentos liquidados como penalidades por não atingirem outro determinado valor. Nos líderes de risco financeiro, sua função está relacionada à perda de dinheiro.
Exemplos
Arrependimento
Leonard J. Savage argumentou que ao executar métodos não bayesianos como minimax, alguma função de perda deve ser baseada diretamente em a ideia de arrependimento, ou seja, a perda particular de uma pessoa associada a uma escolha final deve ser a diferença entre suas falhas atuais da melhor solução que pode ser aceita poderia ser tomada se as circunstâncias subjacentes fossem bem conhecidas e o resultado fosse realmente obtido antes de se tornarem conhecidos por Ti.
Implementação da função de perda quadrática
O resultado de uma função de perda quadrática pode ser comum, por exemplo, ao utilizar o método dos mínimos quadrados. Muitas vezes, é sempre mais matematicamente gerenciável quando comparado com outros trabalhos com perdas devido a cada propriedade de alteração, e às vezes é simétrico: um novo erro acima do qual o alvo resulta em uma perda igual à mesma escala de erro não é fácil. alvo. Se o alvo l for seguido por uma função de perdas quadráticas
para constante C; O valor da constante não é importante na decisão e pode de fato ser ignorado, que é 2 como o caminho.
Muitos estudos comuns, incluindo testes t, modelos de regressão, design dos experimentos etc., usam menos métodos quadrados utilizados usando a teoria de regressão linear, que é considerada claramente baseada na operação quadrática da morte.
Se usarmos uma nova função de perda quadrática geral ρ(uma pessoa) significa u2, então de (1) meu cônjuge e eu obtemos um estimador LS incomum θ^OLS. Resolvendo θ OL S *igual ao mínimo θ E ( Y − θ ′ X ), um múltiplo, todos nós temos X ′ θ OL S * = E ( Y | X ) – uma regressão particular de quadrados mínimos fornece uma média dependente.
A função de perda também é útil como problemas de controle ótimo linear-quadrático. Com esses problemas, é impossível obter as estimativas desejadas de todas as variáveis-alvo, inclusive levando em consideração a ausência de incerteza. A decepção é quase certamente muitas vezes expressa como a contagem quadrada dos desvios dos limites ligados aos juros de seus valores essenciais; Essa abordagem é compreensível, pois nos leva a condições lineares de primeira ordem. Como você pode ver, certo contexto de controle estocástico usa o valor desejado do contorno quadrático.
Função de perda 0-1
Em estatística e pensamento de decisão, uma função de perda de 0–1 provavelmente será usada com frequência.
Perda de construção e, portanto, funções objetivas
Em muitas aplicações, os estudos de tarefas, incluindo a função de dano de casos individuais, são devidos à complexidade da tarefa de uma pessoa. Em novas situações, a vontade daquele tomador de decisão em particular deve ser obtida e representada escrita por uma capacidade escalar (também chamada de função de utilidade) em uma forma acessível para o mercado. A publicidade e a propaganda são geralmente um problema observado por Ragnar Frisch em sua palestra do Nobel. >[4]Os métodos de exibição para a construção de objetos seriam funções coletadas nos materiais de duas conferências especiais.[5][6]Em particular, Andranik Tangyan mostrou que as funções objetivas Quadráticas e Elementares mais necessárias são elaboradas por apenas algumas questões de indiferença. Ele usou essa base em mímicas para construir todas essas corridas objetivas a partir de dados quantitativos ordinais simplesmente obtidos por meio de entrevistas em computador com avaliação. criadores.[7][8]Entre outras coisas, ele construiu operações funcionais para alocação de orçamento ideal para dezesseis universidades da Vestefália[9].e assistência financeira europeia para ter benefícios de desemprego em 271 regiões alemãs.[10]
Perda esperada
Em alguns contextos, principalmente porque a tecnologia da informação depende do resultado final da última variável aleatória X, o valor da perda sucede em si é uma variável aleatória.
Estatísticas
Estudos fekventistas ou bayesianos As teorias teóricas incluem as escolhas baseadas na justiça esperada da função de perda; No entanto, a definição é definida de forma diferente de acordo com alguns paradigmas específicos.
Perda esperada atual
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Nós definimos principalmente a perda esperada em um contexto de frequência. Ela é obtida devido à absorção do valor esperado em palavras-chave da distribuição de probabilidade Pγ relacionada a alguns dados observados X. Na verdade, ela é uma função de ponto[11]< sup> [ 12]< sup>[13][14] da regra de decisão Î ´ e, portanto, o parâmetro θ. Aqui a escolha final geralmente varia no resultado mais X. O risco funcional é disponibilizado por:
O monitoramento do quadrado médio (MSE) geralmente é o objetivo de perda mais comumente usado para regressão. A perda era a média faltante mais importante dessas inconsistências quadradas entre os princípios verdadeiro e esperado, ou foi escrita como alguma organização de fórmula.
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