Come Trattare Utilizzando Gli Errori Di Previsione Previsti

Se acquisti un errore di previsione epe previsto del tuo computer, devi esaminare questi metodi di ripristino.

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Il multimetro associato all’errore di ranking orizzontale per un dispositivo GPS, espresso con i piedi oltre ai metri.

Sto cercando di capire.Il suggerimento principale della sezione 2.4 “Teoria delle decisioni statistiche” è quello di fornire un montaggio importante per lo sviluppo del modello (ad es. regressione dei minimi quadrati, k-NN).

Come prima parte (che è richiesta da tutti i marketer online di questo argomento), in questa parte esamineremo questa funzione di regressione.

Idea passo: mostrare che io e il mio partner possiamo usare l’aspettativa dipendente come farà la regressione in linea retta. Quindi

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  • 1. Scarica e installa Reimage
  • 2. Apri il programma e fai clic su "Scansione"
  • 3. Fare clic su "Ripara" per avviare il processo di ripristino

  • dove $m$ sarebbe la pendenza, $b$ sarebbe l’intersezione($X$ è davvero il prodotto vettoriale del programma, ma non credo sia fonte di confusione.)

    Comprendo la mappatura di questo percorso futuro. La regressione lineare è un processo eccezionale per trovare la linea del fatto che funziona meglio per ogni punto durante un grafico a dispersione. Quindi, per calcolare $y$, possiamo implementare il valore stimato (o medio) di $y$ per cogliere $x$ invece di $mx+b$.

    Come possiamo dimostrare direttamente la correttezza della più importante ipotesi di cui sopra?
    1. Abbiamo bisogno di una funzione di intonazione (quadrato errore):$$L(Y, f(X))=(Y-f(X))^2$$“Pertanto, il considerevole errore di previsione al quadrato per tutti i nostri eventi di regressione è:$$EPE(f) diventa = E(L[Y, f(x)]) significa E([Yf(X)]^2) text, quindi prendiamo 2.9$$

    2. Quindi emetti sia 2.11 a 2.10 che 2.10 da 2.9. In generale, abbiamo bisogno di tempo per individuare una delle proprietà abbastanza che dipenda da un’attesa

    $$E(E[X|Y]) = E[X|Y = y] P(Y equivale a y) text – secondo quel sistema legale di statistiche$$$$“i$$E[X|Y nel tuo inconscio = y] P(Y implica y) = E[X] text – dovuto alla divisione sopra definita, lo troviamo.$$

       $EPE(f)= E([Yf(X)]^2) = int[y−f(x)]^2Pr(dx,dy)$ — questo valore prezioso è vincolato per definizione oltre all’aspettativa ($E(X)=∔xf(x)dx$ per il caso estensivo), probabilmente ad eccezione di $Pr(dx,dy)$
    “Ci sono 7 parti:
       $int$ – dal momento che stiamo assumendo variabili di classe continue
       $[y−f(x)]^2$ è la nostra fermezza di x
    “$Pr(dx,dy)$ è solo una nota, perché $p(x,y)dxdy$, dove $p(x,y)$ è una probabilità

    – 2.10 in arrivo per poter 2.11:$$int [y−f(x)]^2Pr(dx,dy) text – 2.10 Formula$$$$=int[y−f(x)]^2mathbfp(x,y)dxdy text – sopra $$$$=mathbfint_xint_y[y−f(x)]^2p(x,y)dxdy text , principalmente integrali più fini$$$$=int_xint_y[y−f(x)]^2mathbfx)dxdy text ( soggiorno ) con la regola di moltiplicazione i consumatori ottengono $$$$=int_xmathbfx)dy)p(x)dx text – solo elementi etichettati$$$$=int_xmathbf(E_X([Y−f(X)]^2p(x)dx text – per definizione proveniente da tutte le aspettative dipendenti da $$

    $$=E_X[E_Y([Y∠f(X)]^2|X=x)] text o la legge dello statistico automatico otteniamo questo$$

    3. Quindi sostanzialmente abbiamo entrambi lavorato dopo $EPE(f)$ e dimostrato che $E([Yf(X)]^2)$ può essere memorizzato come $E_XE_X([Y−f( X)]2|X= x)$

    — Quindi gli autori affermano che l’elemento è sufficiente per ridurre al minimo $EPE$ punto per posizione se $f(x)$.$$f(x) = argmin_c E_Y([Y ˆ’ c]^2|X) = x$$“Ho pensato alla notazione di reindirizzamento per la regressione per capire assolutamente cosa intendono gli autori. In particolare, riduciamo al minimo l’errore leggermente al quadrato che ha a che fare con la retta di regressione differenziale parziale.
    “a. la maggior parte delle persone può tracciare questo ora significa $$se_line (y_0-(mx_0+b))^2+(y_1-(mx_1+b))^2 +…+(y_n-(mx_n+b))^2$ $ $$SE_line è uguale a noverliney^2-2mnoverlineyx-2bnoverliney+m^2noverlinex^2+2mbnoverlinex+nb^2$$  ⠀ƒâ€ ƒ In realtà sarebbe probabilmente lo stesso il massimo.
    b. Quindi, ovviamente, possiamo trovare le derivate parziali di Forward rispetto a $m$(pendenza) e/o $b$(intercetta) per trovare i minimi verso la maggior parte delle variabili umane.

       c. Quindi useremo probabilmente $m$ e $b$ in $mx+b$ per trovare il valore previsto coinvolto con $y$ con un errore minimo.

    “L’idea del libro è simile. A volte ognuno di noi ha bisogno di trovare $c$ per cercare di ottenere il minimo per $$E_Y([Y ˆ’ c]^2|X sta x)text (2.12)$$

    “Quindi, i 5 migliori La previsione finale di $Y$ disponibile in ogni posizione di $X$ è la sua media condizionale (media di $Y$ progettata per $X$), dove l’errore al quadrato coinvolto con l’operazione è più effettivamente misurato.

    Considera il noto sistema di regressione per il duo casuale ((X, Y) in mathbbR^p times mathbbR). Vogliamo vedere se decidi di “prevedere” (Y) con una posizione. Dì (x), (f(X)).

    Che cos’è l’errore di idea nella regressione?

    Nell’analisi di regressione, ottenere questo risultato è una misura di quanto sufficientemente il modello predice la risposta numerosa. Nella classificazione (apprendimento automatico) è certamente in realtà una misura di come ordina in modo appropriato i campioni in ciascuna categoria corretta.

    Per chiarire cosa la maggior parte di noi intende con “prevedere”, immaginiamo che (f(X)) dovrebbe normalmente essere “vicino” a (Y ). Per approfondire ulteriormente cosa intendiamo esattamente per chiusura, i consumatori calcolano l’errore di perdita al quadrato associato alla stima (Y)(f(X)) con .

    [L(Y, f(X)) triangleq(Y – f(X)) ^ 2]

    Gli utenti ora possono facilmente perfezionare la regressione dello sforzo che potrebbe calcolare la media della perdita totale per limitarla. Lo chiamiamo punteggio di rischio (Y) da ottenere (f(X)).

    errore di previsione previsto per epe

    [R(Y, f(X)) triangleq mathbbE[L(Y, f(X))] è uguale a Y}[(Y mathbbe_{x, – f(X)) ^ 2]]

    Prima di provare a ridurre al minimo il rischio, scriviamo il rischio all’inizio dopo (X) emotivo.

    [mathbbE_X, Y left[ (Y per f(X)) ^ 2 right] tornei mathbbE_X mathbbE_Y mid X left[ ( Y – f(X) ) ^ migliaia di mid X = x right]]

    La riduzione per mano destra è molto più semplice in quanto si riduce convenientemente a ridurre al minimo l’aspettativa di chiusura rispetto a (Y mid X), riducendo essenzialmente al minimo l’esposizione del problema del punto per ogni ( x). . .

    epe Expected Idea Error

    Si scopre che la media condizionale realistica (Y) data (X) diminuisce il rischio,

    [f(x) = mathbbE(Y mid X è uguale a x)]

    quella che chiamiamo questa funzione di regressione.

    Nota che la scelta creata dalla distanza dell’errore al quadrato è alquanto arbitraria. Diciamo che entrambi scegliamo invece una certa perdita di errori.

    [L(Y, f(X)) triangoloq | -uv(X) |]

    Il MSE misura l’errore irriducibile?

    Si potrebbe immaginare una situazione in cui la regressione in linea retta viene utilizzata per modificare una singola sinusoide (come sopra). Indipendentemente dal metodo con cui il modello “si adatta” a questo consiglio, quasi sicuramente non spiegherà mai la non linearità intrinseca vicino a ogni sinusoide. L’ultima parola chiave è nota sebbene sia un errore irreversibile. Questa è una sicurezza minima per il test MSE.

    In questo caso, tutte le quote si dimostreranno ridotte al minimo dalla mediana condizionale.

    [f(x) significa textmedian(Y mid X = x)]

    Nonostante la possibilità specifica, le persone preferiscono comunque bloccare l’errore. Le ragioni della differenza di solito sono molte, storiche, tra questi tipi di: semplice ottimizzazione e protezione contro ampie deviazioni.

    Come si calcola l’errore previsto?

    Le equazioni relative al calcolo della percentuale di errore di previsione (proporzione di errore di previsione = numero misurato – valore atteso, benefici misurati × 100 in aggiunta la percentuale di errore di previsione è uguale al premio previsto – valore misurato, valore reale calcolato × 100) e le equazioni generali sono state ampiamente utilizzata.

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