|
|
| (43 промежуточные версии 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)
| + | |
