MachineLearning:Вниманию участников

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Возник вот форумный вопрос...)
(Перенос вопроса в страницу обсуждения участника ADY)
Строка 1: Строка 1:
{{MachineLearning:Вниманию участников/Шапка}}
{{MachineLearning:Вниманию участников/Шапка}}
<!--не трогайте все что выше этой строки, пишите новую тему НИЖЕ в соответствии с инструкцией-->
<!--не трогайте все что выше этой строки, пишите новую тему НИЖЕ в соответствии с инструкцией-->
-
 
-
== 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?... :)
 
-
# Спасибо за комментарий. | [[Участник:ADY|ADY]] 13:41, 26 мая 2008 (MSD)
 
== ИНС ==
== ИНС ==

Версия 12:37, 26 мая 2008

ML:ВУ

На этой странице любой участник может оставить сообщение с целью привлечения внимания других участников проекта к любым вопросам связанным с развитием, наполнением, структурой Ресурса.

Страница предназначена для обсуждения вопросов, касающихся всего проекта или его крупных частей, либо привлечения внимания участников к какой-то важной проблеме.

Вопросы, касающиеся предметов конкретных статей следует обсуждать на страницах обсуждения этих статей.


Добавить новое обсуждение.


Содержание


ИНС

Добрый день, я только что зарегистрировался, и меня интересует следующий вопрос: считаете ли Вы тему Нейронных сетей частью Машиного обучения, и соответственно являются ли ИНС подтемой данного проекта ? SergeyJ 03:58, 20 апреля 2008 (MSD)

Нашел, что вроде интересует, закинул к Вам свою статью написанную в Википедии Персептрон ... SergeyJ 04:15, 20 апреля 2008 (MSD)

Да, конечно, считаем! Пока Ресурс в стадии становления, и ещё не всё категории созданы. За статью спасибо! — теперь нам есть, что дорабатывать ;) Кстати, рекомендую поскорее обзавестись личной страничкой — всегда приятно знакомиться с коллегами по ФИО, а не по нику | К.В.Воронцов 02:33, 21 апреля 2008 (MSD)

Комментарии по улучшению ресурса

  1. Большое значение имели бы введения в предмет для людей, не знакомых с MachineLearning (например, для людей с математическим образованием).
  2. Хорошо было бы разделять возможности и варианты использования MachineLearning алгоритмов от их «внутренней кухни». Это важно для того, чтобы как можно большее число людей смогли бы воспользоваться современными результатами в этой области.
  3. Хорошо было бы включить еще ссылки на ключевые разделы мат.статистики, поскольку многие выводы из MachineLearning должны следовать от туда :) (это даже не призыв к действию, это просто мысли в слух… Матстатистика дает фундамент для построения объективных оценок, с понятными свойствами. Статистическое интерпретация полученных результатов помогает людям, плохо знакомым с MachineLearning, понять суть получаемых результатов). | ADY 16:56, 18 апреля 2008 (MSD)

Ответы | К.В.Воронцов 23:06, 17 апреля 2008 (MSD):

  1. Да, конечно.
  2. Да, хорошо бы. Статьи, выполняющие эту функцию, будем складывать в категорию Категория:Популярные и обзорные статьи. Есть идея написать большую общую популярную статью, фактически обзор по всему сайту, в которую (по мере создания подробных статей) добавлять краткие ссылки, с указанием, какие методы и подходы, для каких задач нужны, и что важно, а что нет на практике. Большие тематические категории тоже должны сопровождаться такими статьями, пример:
  3. Да, хорошо бы. Для этого заготовлена категория Категория:Прикладная статистика.

Контент создаётся всем сообществом, и не сразу. Чем скорее сообщество MachineLearning.ru воспримет девиз «разобрался сам — объясни всем!», тем скорее появятся хорошие статьи, в том числе популярные.

Требования к системе управления библиографическими данными

Перенес в обсуждение страницы по библиографиям | Yury Chekhovich 17:24, 24 марта 2008 (MSK)

Изменение переменной Название проекта

По решению участников изменена переменная Название проекта с Распознавание, классификация, прогноз на MachineLearning. Часть ссылок исправилась автоматически. Часть переделываем руками. Возможно что-то упустили. Обо всех найденных «битых» ссылках в пространтсво имён «Распознавание, классификация, прогноз» пишите сюда. | Yury Chekhovich 23:41, 2 марта 2008 (MSK)

Начало работы

Появилась страница Вниманию участников, предназначенная для общения участников. | Yury Chekhovich 13:18, 29 февраля 2008 (MSK)

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=MachineLearning:%D0%92%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8E_%D1%83%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%B2»
Личные инструменты