Обсуждение:Модель зависимости
Материал из MachineLearning.
м |
м |
||
| Строка 5: | Строка 5: | ||
Только функция потерь не зависит от использования или неиспользования вероятностной постановки, поскольку это просто величина штрафа за неверный ответ, независимо от того, как он получен и как выбран объект, на котором он получен. Вношу правку. — ''[[Участник:Nvm|Nvm]] 08:39, 27 июня 2008 (MSD)'' | Только функция потерь не зависит от использования или неиспользования вероятностной постановки, поскольку это просто величина штрафа за неверный ответ, независимо от того, как он получен и как выбран объект, на котором он получен. Вношу правку. — ''[[Участник:Nvm|Nvm]] 08:39, 27 июня 2008 (MSD)'' | ||
| - | Витя, а вот здесь ты не осознал клёвую фишку! Дело в том, что если мы находимся в рамках вероятностной постановки и применяем метод максимума правдоподобия, то, ''оказывается'', что это равносильно | + | Витя, а вот здесь ты не осознал клёвую фишку! Дело в том, что если мы находимся в рамках вероятностной постановки и применяем метод максимума правдоподобия, то, ''оказывается'', что это равносильно минимизации эмпирического риска при соотвествующей функции потерь. Это концептуально важный «мостик» между вероятностным и чисто оптимизационным подходом к обучению. Он показывает, то оба подхода — суть одно и то же. На практике, как ни крути, обучение сводится к оптимизации. Мне кажется очень важным, чтобы и студенты осознавали эту связь. Поэтому убедительная просьба — '''вернуть обратно вероятностеую функцию потерь'''! — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 20:30, 27 июня 2008 (MSD)'' |
Версия 16:33, 27 июня 2008
Функция потерь относится к постановке задачи, а не к методу минимизации эмпирического риска. — Nvm 17:51, 24 июня 2008 (MSD)
Согласен. Фактически, весь первый раздел и есть постановка задачи. Выделил в нём отдельный подраздел «Функционал качества». — К.В.Воронцов 19:13, 26 июня 2008 (MSD)
Только функция потерь не зависит от использования или неиспользования вероятностной постановки, поскольку это просто величина штрафа за неверный ответ, независимо от того, как он получен и как выбран объект, на котором он получен. Вношу правку. — Nvm 08:39, 27 июня 2008 (MSD)
Витя, а вот здесь ты не осознал клёвую фишку! Дело в том, что если мы находимся в рамках вероятностной постановки и применяем метод максимума правдоподобия, то, оказывается, что это равносильно минимизации эмпирического риска при соотвествующей функции потерь. Это концептуально важный «мостик» между вероятностным и чисто оптимизационным подходом к обучению. Он показывает, то оба подхода — суть одно и то же. На практике, как ни крути, обучение сводится к оптимизации. Мне кажется очень важным, чтобы и студенты осознавали эту связь. Поэтому убедительная просьба — вернуть обратно вероятностеую функцию потерь! — К.В.Воронцов 20:30, 27 июня 2008 (MSD)
