Beste Manier Om Te Verwijderen Hoe U Deep Freeze 6 Direct Uitschakelt Met Behulp Van Windows XP

Zorg dat uw pc binnen enkele minuten als nieuw werkt. Klik hier om te downloaden.

Er kan een fout optreden bij het verwijderen van Deep Freeze 6 op Windows XP. Welnu, er zijn verschillende manieren om dit probleem op te lossen, en we praten er meestal kort over.Om Deep Freeze te elimineren: Houd de Shift-toets ingedrukt en dubbelklik op het pictogram Deep Freeze. U kunt ook op CTRL+ALT+SHIFT+F6 drukken. Voer het volledige wachtwoord in en klik vervolgens op OK.

Ik zal proberen dit in duidelijke bewoordingen uit te leggen als ik het begrijp.De belangrijkste overtuiging van sectie 2.4 “Statistische beslissingstheorie” moet zijn om een ​​plan te bieden voor incrementele modellen (bijv. minste sqrs-regressie, k-NN).

Eerst (en dit is het woord waar de auteur van deze thread naar moet vragen), in dit deel zullen de meesten kijken naar het regressiewerk voor jou. Van

Het idee achter elke fase is om aan te tonen dat het afhankelijke gemiddelde kan worden gebruikt als een echte lineaire regressiefunctie. Dus

waar $m$ als een berg wordt beschouwd, is $b$ het nieuwste segment($X$ is de vector in het hier getoonde koopvoorbeeld. Ik hoop dat gebruikers niet in de war raken. Ik begrijp het)

hoe kan ik deep frost nova 6 uitschakelen in windows xp

Dan zou ik al deze mappings willen. Lineaire regressie is het proces van het plotten van de invoeging die zich het dichtst bij elk punt bevindt om een ​​spreidingsplot te krijgen. Dus om $y$ te voorspellen, gebruik ik eigenlijk de bijbehorende geprojecteerde waarde (of gemiddelde) die $y$ heeft voor een gegeven $x$ in plaats van $mx+b$.For

hoe als je diepvries 6 met windows xp wilt uitschakelen

Hoe kunnen we bewijzen dat wij tweeën over het algemeen gelijk hebben in de bovenstaande veronderstelling?
1. We hebben echt een vertrekfunctie nodig (fout in het kwadraat):$$L(Y, f(X))=(Y-f(X))^2$$”Daarom is mijn benodigde kwadratische voorspellingsfout voor uw regressiefunctie:$$EPE(f) = E(L[Y, f(x)]) is gelijk aan E([Y-f(X)]^2) text – in deze claim krijgen we 2,9$$

2. Dus, hoe zou dat 2.11 uit 2.10 voortkomen, 2.10 uit 2.9. Over het algemeen moeten velen van ons een van de voorwaardelijke wachtplaatsen volgen

$$E(E[X|Y]) = E[X|Y komt overeen met y] = p(y y) text – alles volgens één bepaalde wet van onbewuste statistiek$$   i$$E[X|Y impliceert y] = p(y y) = E[X] text – door de splitsing die hierboven spontaan is gedefinieerd, krijgen we dit.$$

   $EPE(f)= E([Yf(X)]^2) compatibel int[y−f(x)]^2Pr(dx,dy ) $ – dit komt vrijwel absoluut overeen met de verwachte beoordeling ($E(X)=∔xf(x)dx$ voor het continue geval), behalve $Pr(dx, dy)$
“Er zijn twee delen:
   $int$ — omdat we goede willekeurige variabelen gebruiken
   $[y−f(x)]^2$ is elke x ver verwijderd van de definitie
“$Pr(dx,dy)$ is nu de noot voor $p(x,y)dxdy$ waarbij $p(x,y)$ elke totale kans is

– van 2.10 van 2.11:$$int [y−f(x)]^2Pr(dx,dy) text – 2.10 Formule$$$$=int[y−f(x)]^2mathbfp(x,y)dxdy text – vaak gespecificeerd hierboven genoemde $$$$=mathbfint_xint_y[y−f(x)]^2p(x,y)dxdy text Alleen ruimere integralen$$$$=int_xint_y[y−f(x)]^2mathbfx)dxdy text — door vermenigvuldiging krijgen we $$$$=int_xmathbf(int_y[y−f(x)]^2p(yp(x)dx text Gewoon gegroepeerde elementen$$$$=int_xmathbfX=x))p(x)dx text en volgens $$voorwaardelijke verwachting

$$=E_X[E_X([Y−f(X)]^2|X=x)] text — volgens de wet van de onbewuste statisticus, schrijf dit $$

3. Tot nu toe hebben we met $EPE(f)$ gewerkt en bewezen welke helaas $E([Yf(X)]^2)$ kan worden weergegeven als $E_XE_X([Y−f(X)]2| X = x )$

“Dus, beoefenaars zeggen dat het voldoende is dat je $EPE$ kunt afkappen voor $f(x)$ punt en ook per punt.$$f(x) is gelijk aan argmin_c ˆ’ e_x([y c]^2|X) = x$$“Ik denk dat die heel eenvoudige notatie voor regressie dan duidelijk zou maken wat de auteurs bedoelen. In het bijzonder kunnen ze de rand van de naar rechts wijzende partiële differentiële regressiefout minimaliseren.
   een. we zouden de volgende $$SE_line = + (y_0-(mx_0+b))^2+(y_1-(mx_1+b))^2…+(y_n-(mx_n+b))^2$$ voorstellen â €ƒâ€ƒ” simpelweg omdat deze $$SE_line betekent “Deze noverliney^2-2mnoverlineyx-2bnoverliney+m^2noverlinex^2+2mbnoverlinex+ nb^2$$ is vaak hetzelfde hetzelfde.< br>   b. We kunnen dan de enigszins afgeleiden vinden met betrekking tot de hogere met betrekking tot $m$(helling) gekoppeld aan $b$(segment) om de minima te vinden die via dezethem-variabelen zijn geassocieerd.

   c. Dus we proberen $m$ en $b$ tot $mx+b$ rechtstreeks om de $y$ voorspelling met de belangrijkste kleinste fout te krijgen.

Hetzelfde idee is vastgelegd in de brochure. We willen dat dit helpt bij het vinden van individuen $c$ die op zijn minst iets krijgen als $$E_X([Y C]^2|X − = x)text (2.12)$$

“Dus ik zal waarschijnlijk zeggen dat de beste voorspelling verbonden $Y$ vanaf elk punt $X$ zonder twijfel het afhankelijke gemiddelde is (het gemiddelde samen met $Y$ van $X$) wanneer de erogene fout het best kan worden gemeten .

Beschouw het belangrijkste algemene regressieschema waarbij we eigenlijk een willekeurige minnaar ((X, Y) in mathbbR^p times mathbbR) krijgen. We willen zeker bepaalde voordelen van (X) “voorspellen” met behulp van (y), geloof dat (f(X)).

Om te verduidelijken wat we bedoelen met “voorspelling”, geven mijn familie en ik aan wat we vaak willen dat (f(X)) zich ontwikkelt tot “dichtbij” bij (Y). Om verder te verduidelijken wat we bedoelen met “sluiten” absorberen, laten we de kleinste-kwadratenstrategieën definiëren die worden verkregen door (Y) uit (f(X)) te evalueren.

[L(Y, f(X)) driehoekq(Y – f(X)) ^ 2]

Nu kunnen we allemaal het doel dat aan de regressie is gekoppeld, verfijnen, namelijk om het bovenstaande verlies op het gemiddelde te zetten. We noemen deze prijs in gevaar brengen (Y) met behulp van (f(X)).

[R(Y, f(X)) driehoek mathbbE[L(Y, f(X))] = mathbbE_X, Y[(Y F(X)) – ^ 2]]

Laten we, voordat we proberen het risico te minimaliseren, eerst het hoofdprobleem herschrijven na het verwerken van (X).

[mathbbE_X, Y left[ (Y – f(X)) ^ bijna vier right] = mathbbE_X mathbbE_Y mid X left[ ( Y – f(X) ) ^ e mid X = de laatste right ]]

Het minimaliseren van de rechterkant is zo veel eenvoudiger, omdat het erop neerkomt dat de interne verwachting die betrekking hebben op (Y mid X) wordt verminderd, in een notendop het minimaliseren van een puntsgewijs risico voor beide even (x) ). .

Het blijkt dat het voorwaardelijke gemiddelde geassocieerd met (Y) gegeven (X) het risico verkleint

[e(x)=mathbbE(ymidX=x)]

wat consumenten een regressiefunctie noemen.

Merk op dat het kwadraat van de variantvernietigingsfout doorgaans enigszins willekeurig is. Stel dat we beslissen over absoluut foutverlies.

Snelle en gemakkelijke pc-reparatie

Is uw pc traag en worden voortdurend fouten weergegeven? Overweeg je een herformattering, maar heb je niet de tijd of het geduld? Vrees niet, beste vriend! Het antwoord op al uw computerproblemen is hier: Restoro. Deze geweldige software repareert veelvoorkomende computerfouten, beschermt u tegen bestandsverlies, malware, hardwarestoringen en optimaliseert uw pc voor maximale prestaties. Zolang je dit programma op je computer hebt geïnstalleerd, kun je die frustrerende en dure technische problemen vaarwel zeggen!

  • 1. Download en installeer Reimage
  • 2. Open het programma en klik op "Scannen"
  • 3. Klik op "Repareren" om het herstelproces te starten

  • [L(Y, f(X)) driehoekq | J. . e(X) |]

    Dan wordt het specifieke risico verminderd met die voorwaardelijke mediaan.

    [f(x) impliceert textmediaan(Y mid X = x)]

    Ondanks deze mogelijkheid die te maken heeft met capaciteit, zullen we altijd de voorkeur geven aan het blokkeren van het foutverlies. Hier kunnen veel redenen voor zijn, waaronder: wereld, eenvoudige optimalisatie en bescherming tegen belangrijke afwijkingen.

    Haal de beste prestaties uit uw computer. Klik hier om uw pc in 3 eenvoudige stappen te optimaliseren.