м |
|
| (18 промежуточных версий не показаны.) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| - | == Вниманию участников ==
| + | [http://stats.stackexchange.com/questions/8147/how-can-i-efficiently-approximate-the-sum-of-bernoulli-random-variables-for-any-n How can I efficiently approximate the sum of Bernoulli random variables for any number of summands in partial sum?] |
| - | | + | |
| - | Появилась страница [[MachineLearning:Вниманию участников|Вниманию участников]] предназначенная для общения участников по проекту. Предлагаю все идеи и проблемы вносить туда. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 13:56, 29 февраля 2008 (MSK)
| + | |
| - | | + | |
| - | == О правилах хорошего тона и некоторых отличиях машинного обучения от философии ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Уважаемый участник!
| + | |
| - | 1. На персональной странице неплохо бы первым делом представиться. Нам нечего скрывать друг от друга.
| + | |
| - | 2. А вот за этими словами про машинное обучение стоит ли конкретное знание, опыт, десятки раздавленных граблей? Если это просто философствования, то я не рекомендовал бы это держать даже на личной страничке. Пока этот текст ''абсолютно'' непонятен. — [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 13:45, 5 апреля 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Статья [[RapidMiner]] ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Правильнее будет дать описание системы на русском языке и своими словами.
| + | |
| - | | + | |
| - | В качестве примера описания системы рекомендую использовать статью [[WEKA]].
| + | |
| - | | + | |
| - | [[Участник:Andrew|Andrew]] 15:35, 15 апреля 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Статья про RapidMiner уже приведена в божеский вид ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Андрей, не зевай — я за тебя доделал RapidMiner! Но остальные три статьи за тобой! ;) Давай будем стараться не плодить столь неотёсанных заготовок. Признаться, я и сам грешен, но стараюсь хотя бы наметить структуру, поставить шаблончик <nowiki>{{stub}}</nowiki>) или <nowiki>{{UnderConstruction|Подпись=~~~~}}</nowiki>. Ещё рекомендую заглядывать в англоязычную Википедию и другие непредвзятые источники. На страницах производителей некоторые высказывания носят рекламный характер. Ещё, по RapidMiner-у проверь пож-ста факты: я не слишком глубоко в нём разбираюсь. Например, он '''все''' или только '''многие''' операторы [[WEKA]] поддерживает? — [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 23:40, 15 апреля 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | >он все или только многие операторы WEKA поддерживает
| + | |
| - | | + | |
| - | Я два года назад его изучал... Тогда в документации было написано, что по счастливому совпадению WEKA оказалась полностью совместима с YALE(RapidMiner) :). | [[Участник:ADY|ADY]] 23:55, 21 апреля 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Возник вот форумный вопрос... ==
| + | |
| - | Допустим требуется выбрать одну лучшую из двух дискретных функций распределения вероятностей <tex>P1_i</tex> и <tex>P2_i</tex> согласно функционалу качества:
| + | |
| - | <tex>V(f, P) = \sum{P_i/f_i}</tex>, где <tex>P_i</tex> — истинные значения вероятностей.
| + | |
| - | | + | |
| - | Насколько я понимаю, если верно соотношение: <tex>|P_i-P^*_i| < \epsilon_\alpha</tex> (для всех i), при уровне справедливости <tex>1-\alpha</tex>, где <tex>P*_i</tex> — оценка вероятностей на конкретных данных (то есть, другими словами, есть доверительный интервал для оценок вероятностей), то:
| + | |
| - | <tex>|V(P1, P)-V*(P1, P*)| < \delta1_\alpha</tex> и <tex>|V(P2, P)-V^*(P2, P^*)| < \delta2_\alpha</tex>, а значит:
| + | |
| - | P1 лучше P2 в смысле функционала V на уровне справедливости <tex>1-\alpha</tex>, если
| + | |
| - | <tex>\sup_{P: \alpha}{V(P1, P)} < \inf_{P: \alpha}{V(P2, P)}</tex>.
| + | |
| - | И, аналогично, P2 лучше P1 в смысле функционала V на уровне справедливости <tex>1-\alpha</tex>, если
| + | |
| - | <tex>sup_{P: \alpha}{V(P2, P)} < \inf_{P: \alpha}{V(P1, P)}</tex>.
| + | |
| - | Верно ли такое утверждение и как построить доверительные интервалы для вероятности для частотной оценки вероятностей?
| + | |
| - | | [[Участник:ADY|ADY]] 14:45, 23 мая 2008 (MSD)
| + | |
| - | ;Ответ:
| + | |
| - | #Понять вопрос затруднительно: не ясно, что такое <tex>V^*</tex>, <tex>P:\alpha</tex>, <tex>\epsilon_\alpha</tex>, <tex>\delta1_\alpha</tex>, <tex>\delta2_\alpha</tex>.
| + | |
| - | #Уровень ''значимости'', а не справедливости.
| + | |
| - | #Почему именно такая функция качества, а не какая-либо стандартная: Колмогорова-Смирнова, Кульбака-Лейблера, хи-квадрат?
| + | |
| - | #Кажется, в формуле <tex>|V(P2, P)-V^*(P1, P^*)| < \delta2_\alpha</tex> имелось в виду <tex>V^*(P2, P^*)</tex>?
| + | |
| - | #Этому вопросу здесь не место (см. шапку этой страницы). Лучше написать мне письмо — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 15:43, 25 мая 2008 (MSD)''.
| + | |
| - | ;Ответ[2]:
| + | |
| - | # <tex>V^*</tex> - функция V, в которую входят значения с *; <tex>P:\alpha</tex> - множество допустимых значений вероятностей на уровне <tex>\alpha</tex>; <tex>\epsilon_\alpha</tex> - максимальное допустимое отклонение от оценки вероятности на уровне <tex>\alpha</tex>; <tex>\delta1_\alpha</tex>, <tex>\delta2_\alpha</tex> - максимальное допустимое отклонение функционалов на уровне <tex>\alpha</tex>.
| + | |
| - | # Всегда путаю, что обзывается этим уровнем - мощность критического множества или дополнительного к критическому - посему использовал "уровень справедливости" (мощность множества: множество = все_множество - критическое_множество).
| + | |
| - | # Такая функция напрямую следует из задачи.
| + | |
| - | # Да, там действительно была очепятка (должна быть такая же формула, что и для <tex>P1</tex>).
| + | |
| - | # А где место?... :) — ''Сейчас веду работы по подключению к ресурсу ML форума. Одно из предназначений — вопросы/ответы. Пока лучше обращаться к конкретному участнику по почте или в обсуждении, или кратко задавать вопрос на странице [[MachineLearning:Вниманию участников#Другие вопросы|Вниманию участников (Другие вопросы)]] и давать ссылку на свою страницу обсуждения с полной постановкой. [[Участник:Andrew|Andrew]] 17:05, 26 мая 2008 (MSD)''
| + | |
| - | # Спасибо за комментарий. | [[Участник:ADY|ADY]] 13:41, 26 мая 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Статьи [[GATE]], [[Joone]] и [[LinguaStream]] ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Андрей, созданные Вами страницы (см. заголовок) уже полтора месяца висят без изменений, хотя очень в них нуждаются.
| + | |
| - | Необходимо привести их в порядок (переписать на русском языке в рекомендованном виде). Иначе придется их удалить, чего делать не хотелось бы. Если в чем то могу помочь, обращайтесь. --[[Участник:Yury Chekhovich|Yury Chekhovich]] 16:33, 30 мая 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | ;Ответ
| + | |
| - | Есть несколько причин, из-за которых я не могу выполнить Вашу просьбу: 1) в ближайшем месяце - нет времени на то, чтобы выполнить эти работы; 2) z не работал с этими системами и знаю о них только то, что написано в документации; 3) плохо знаю теги для оформления вики-страниц. На самом деле, я просто хотел поделиться ссылками на бесплатные системы, которые считаю интересными и актуальными. В итоге, я не возражаю против удаления недоделанных статей о них. -- [[Участник:ADY|ADY]] 13:39, 7 июня 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Обсуждение задачи о восстановлении дискретной функции плотности вероятности ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Ищу литературу (покупаю и готов покупать дальше необходимые книжки на английском), но еще не совсем уверен в точной постановке задачи, которую решаю.
| + | |
| - | | + | |
| - | Задача состоит в восстановлении дискретной функции плотности вероятности.
| + | |
| - | | + | |
| - | Есть большой набор данных:
| + | |
| - | | + | |
| - | { Real: x, Real: y, X(x,y) },
| + | |
| - | где X - точка-множество в дискретном вероятностном пространстве (например, {{0,0},{1,2}).
| + | |
| - | x, y - экспертные оценки на некоторые общие вероятностные характеристики события, реализация которого есть X(x,y) (в первом приближении это можно не учитывать).
| + | |
| - | | + | |
| - | Стоит задача для заданных (x0, y0) найти лучшую оценку фпв Pr*{ X(x,y) }(x0, y0) в смысле функционала качества: <tex>\sum_ {X} {Pr\{ X \}(x0, y0) / Pr^*\{ X \}(x0, y0) } - 1</tex> , где <tex>Pr\{ X \}(x0, y0)</tex> - истинные значения вероятностей.
| + | |
| - | | + | |
| - | Первое, что приходит в голову - это разбить данные на группы по интервалам для x и y, и построить фпв для каждой группы - частотные функции. Но возникают как минимум две проблемы:
| + | |
| - | 1) Как сглаживать фпв для малых выборок?
| + | |
| - | 2) Как комбинировать функционалы от частотные функции фпв, чтобы результаты оставались в рамках выбранного уровня значимости?
| + | |
| - | | + | |
| - | Может ли кто-нибудь что-нибудь подсказать/посоветовать?
| + | |
| - | | + | |
| - | == Как оценить качество эмпирической ф.п.в.? ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Не до конца понимаю, как оценить качество эмпирической функции плотности вероятностей <tex>Pr^*\{ X \}</tex>, для выборки *конечного* объема N, для заданного функционала качества:
| + | |
| - | <tex>q(Pr^*)=\sum_ {X} {Pr\{ X \} / Pr^*\{ X \} } - 1</tex>, где <tex>Pr\{ X \}</tex> - истинные значения вероятностей.
| + | |
| - | Хочется иметь строгую оценку в терминах уровня значимости.
| + | |
| - | Пока в голову приходит лишь мысль разбить выборку на случайные подвыборки одинакового объема <tex>n > \min_{X} {\: 1/Pr\{ X \} * K1}</tex> (K1 ~ 10) и попробовать что-то сделать с последовательностью функционалов q(...) для этих подвыборок, считая за истинные вероятности эмпирические вероятности от оставшихся данных...
| + | |
| - | | + | |
| - | Вообще, про выборки конечного объема почему-то нигде не пишут :(...
| + | |
| - | | + | |
| - | == Где можно почитать об оценивании с функцией штрафа? ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Где можно почитать об оценивании параметров известного распределения Pr*( {t} ), c функцией штрафа: <tex>W[Pr^*] = (\sum_ {x} { Pr\{ x \} / Pr^*\{ x; {t} \} } / n - 1)^2</tex>, <tex>(Pr\{ x \}</tex> - эмпирические частоты, n - число исходов ), для конечной выборки объема N (то есть нужна состоятельная оценка параметров {t'}, у которой E{W({t'})} минимально)?
| + | |
| - | Похоже нужно как-то "исправить" оценку методом <tex>\chi^2</tex>, чтобы она осталась состоятельной и при этом удовлетворяла условию задачи.
| + | |
| - | | + | |
| - | : '''Ответ на всё скопом.''' По поводу последних трёх разделов. Что-то я опять не могу продраться сквозь твои обозначения и самовыдуманные термины. Что такое «точка-множество»? Чем не устраивают стандартные методы непараметрического оценивания плотности? Чем не устраивает [[критерий Колмогорова-Смирнова]] и иже с ними? Видимо, пора встречаться ;). — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 00:38, 12 июля 2008 (MSD)''
| + | |
| - | :: >Что такое «точка-множество»?
| + | |
| - | :: Вектор значений (пример данных указан в условии) из множества значений векторов.
| + | |
| - | :: >Чем не устраивают стандартные методы непараметрического оценивания плотности?
| + | |
| - | :: Может и устраивают, только, к своему стыду, я не смог продраться через обозначения и как-то введенные объекты. К счастью, из самой задачи удалось построить вполне хорошую апроксимация плотности (практически с любой точностью).
| + | |
| - | :: >Чем не устраивает [[критерий Колмогорова-Смирнова]] и иже с ними?
| + | |
| - | :: Критерий тоже следует из задачи.
| + | |
| - | :: >Видимо, пора встречаться ;).
| + | |
| - | :: Я только за :). | [[Участник:ADY|ADY]] 18:19, 12 июля 2008 (MSD)
| + | |
| - | | + | |
| - | == Достаточно общая аппроксимация для плотности (для рассматриваемой задачи) ==
| + | |
| - | | + | |
| - | Стоит задача построить достаточно общую аппроксимацию для плотности вероятностей для рассматриваемой задачи и построить быстрый алгоритм для оценки параметров.
| + | |
| - | В рассматриваемом процессе, в течении некоторого заданного времени, происходит несколько 0-4 событий (в среднем 2-3).
| + | |
| - | Есть основания считать, что чем больше прошло времени, тем вероятность того, что событие не произойдет слабо растет.
| + | |
| - | Пуассоновская плотность не устраивает по точности.
| + | |
| - | | + | |
| - | Достаточно общей аппроксимацией выглядит следующая. Все время разбивается на достаточно большое число равных интервалов и принимается, что вероятность того, что событие произойдет в одной элементарном интервале два раза (q=2) мала (и всеми следующими вероятностями для q>2 можно пренебречь).
| + | |
| - | Вероятности для интервала (для q=(0,1,2)): (p0(n), (1-p0(n)) * (1 - beta(n)), (1-p0(n)) * beta(n)).
| + | |
| - | | + | |
| - | Число интервалов нужно взять таким, чтобы величина beta(n) показывала ошибку такой аппроксимации. Теперь, подбирая последовательности p0(n) и beta(n) можно достаточно хорошо аппроксимировать общую плотность.
| + | |
| - | | + | |
| - | Принимаем: beta(n) = const(n) = beta, p0(n) = p0 * Exp(n * tau).
| + | |
| - | Тогда общая плотность (для принятой гипотезы о p0(n) и beta(n)) будет выражаться в виде (Q - полное число событий во всех интервалах):
| + | |
| - | | + | |
| - | <tex>P\{Q=0\} = p0^N Exp( (N*(N+1)/2) tau )</tex>
| + | |
| - | | + | |
| - | <tex>P\{Q=1\} = p0^{(N-1)} \sum_{ n = 1,N } { Exp( (N*(N+1)/2) - n ) * tau ) (1-beta) * ( 1 - p0 * Exp( n * tau ) ) } </tex>
| + | |
| - | | + | |
| - | <tex>P\{Q=2\} = p0^{(N-2)} ( \sum_{ n1 = 1,N; n2>n1 } { Exp( (N*(N+1)/2) - n1 - n2 ) * tau ) (1-beta) * ( 1 - p0 * Exp( n1 * tau ) ) (1-beta) * ( 1 - p0 * Exp( n2 * tau ) )} + </tex>
| + | |
| - | <tex> + \sum_{ n1 = 1,N } { Exp( (N*(N+1)/2) - n1 ) * tau ) * beta * ( 1 - p0 * Exp( n1 * tau ) * p0 )} </tex>
| + | |
| - | | + | |
| - | <tex>P\{Q>q,Q<N\}=...</tex>
| + | |
| - | | + | |
| - | В идеале хотелось бы построить некоторое достаточное разложение функции правдоподобия:
| + | |
| - | <tex>log(L) = \sum_{Q=0;\infty} {\nu_q * log(P\{Q=q\})} = log( P\{Q=0\}) + \sum_{Q=0;\infty} {\nu_q * log(P\{Q=q\} / P\{Q=0\})} </tex>
| + | |
| - | | + | |
| - | , чтобы было возможно найти ее максимальное значение.
| + | |
