Описание окрестности точки наибольшего правдоподобия моделей (пример)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 2: Строка 2:
Пусть,
Пусть,
-
<tex>X = \{\mathbf{x}_i\}^m_{i=1}</tex> - множество из m свободных переменных,
+
<tex>X = \{\mathbf{x}_j\}^m_{j=1}</tex> - множество из m свободных переменных,
-
<tex>\{x_i\}^m_{i=1} \in\mathbb{R}^n</tex> , где n - размерность пространства,
+
<tex>\{x_j\}^m_{i=j} \in\mathbb{R}^n</tex> , где n - размерность пространства,
<tex>\mathbf{y}\in\mathbb{R}^n</tex> - зависимая переменная.
<tex>\mathbf{y}\in\mathbb{R}^n</tex> - зависимая переменная.
Строка 38: Строка 38:
<tex> \{0\} \cup \{\alpha\} \cup \{\alpha,\beta\} \cup \ldots \cup \{\alpha,\beta \ldots \psi\} \rightarrow \Omega </tex> - множество индексов, размерности N.
<tex> \{0\} \cup \{\alpha\} \cup \{\alpha,\beta\} \cup \ldots \cup \{\alpha,\beta \ldots \psi\} \rightarrow \Omega </tex> - множество индексов, размерности N.
-
 
+
<tex>\xi_u~ \longrightarrow\longrightarrow\longrightarrow^{g_v}\longrightarrow\longrightarrow ~g_v(\xi_u) ~=^{def} a_i~\longrightarrow\longrightarrow^{\prod^{UV}_{\alpha=1}}\longrightarrow^{\ldots}\longrightarrow^{\prod^{UV}_{\psi=1}}\longrightarrow ~x_j</tex>

Версия 00:29, 15 декабря 2010

Содержание

Постановка задачи

Пусть,

X = \{\mathbf{x}_j\}^m_{j=1} - множество из m свободных переменных, \{x_j\}^m_{i=j} \in\mathbb{R}^n , где n - размерность пространства, \mathbf{y}\in\mathbb{R}^n - зависимая переменная.

Рассмотрим следующую линейную модель регрессии, описывающую связь между свободными и зависимой переменными


\mathbf{y} = X \mathbf{w} + \mathbf{\varepsilon},


где \varepsilon \in N(0, \sigma^2) - нормальное распределение.

задача?

Порождение свободных переменных

Множества измеряемых признаков бывает недостаточно для построения модели удовлетворительного качества. Требуется расширить множество признаков с помощью функциональных преобразований.

Предлагается следующий способ порождения новых признаков:

Пусть задано множество свободных переменных Z = \{\xi_u\}^U_{u=1} и конечное множество порождающих функций G = \{g_v\}^V_{v=1}.

Обозначим a_i = g_v(\xi_u), где индекс i = (v - 1)U + u.

Рассмотрим декартово произведение Z \times G, где элементу (g_v,\xi_u) ставится в соответствие суперпозиция g_v(\xi_u), однозначно определяемая индексами v,u.

В качестве модели, описывающей отношение между зависимой переменной y и свободными переменными a_i, используется полином Колмогорова-Габора:


y=w_0+\sum_{\alpha=1}^{UV}w_{\alpha}a_{\alpha} + \sum_{\alpha=1}^{UV}\sum_{\beta=1}^{UV}w_{{\alpha}{\beta}}a_{\alpha}a_{\beta} + \ldots +\sum_{\alpha=1}^{UV}\ldots\sum_{\psi=1}^{UV}w_{{\alpha} \ldots {\psi}}a_{\alpha}\ldots a_{\psi}
,


где \mathbf{w} = (w_0, w_{\alpha}, w_{\alpha\beta}, \ldots , w_{{\alpha} \ldots {\psi}})^T и {\alpha, \beta, \ldots , \psi = 1 \ldots UV}.


\{0\} \cup \{\alpha\} \cup \{\alpha,\beta\} \cup \ldots \cup \{\alpha,\beta \ldots \psi\} \rightarrow \Omega - множество индексов, размерности N.

\xi_u~ \longrightarrow\longrightarrow\longrightarrow^{g_v}\longrightarrow\longrightarrow ~g_v(\xi_u) ~=^{def} a_i~\longrightarrow\longrightarrow^{\prod^{UV}_{\alpha=1}}\longrightarrow^{\ldots}\longrightarrow^{\prod^{UV}_{\psi=1}}\longrightarrow ~x_j


Алгоритм

Вычислительный эксперимент

Исходный код

Литература

  1. Стрижов В.В Методы выбора регрессионных моделей. — ВЦ РАН, 2010.
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8_%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BA%D0%B8_%D0%BD%D0%B0%D0%B8%D0%B1%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B5%D0%B3%D0%BE_%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%B4%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B1%D0%B8%D1%8F_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9_%28%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%29»
Личные инструменты