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statistics - 机器学习中的推理和决策理论之间有什么关系?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:13:33 24 4
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我做了一个图表来说明我对推理和决策理论之间关系的理解。有人能指出图中的一些错误吗? enter image description here

最佳答案

不必费心试图“公平”,并包括贝叶斯和频率论的解释。如果一个是有效的,另一个就是无稽之谈。选择其中之一。当然,我的建议是选择贝叶斯解释。

我对贝叶斯决策理论方法的表述略有不同。陈述目标并以此为基础向后进行工作。

  • 目标:计算错误分类的预期损失并选择预期损失最小的类别。
  • (选择类别 k 的预期损失)=(类别 j 的总和)(当真实类别为类别 j 时选择类别 k 的成本)乘以(给定可观测值 x 时类别 j 的概率)
  • (错误分类成本)= 对角线元素小于非对角线元素的矩阵,即正确分类的成本低于错误分类的成本
  • (给定 x 的类 j 的概率)通过生成模型或判别模型计算
  • 判别模型:直接计算(给定 x 的 j 类概率)
  • 生成模型:计算(给定类 j 的 x 的概率)和(类 j 的概率),然后使用贝叶斯定理

关于statistics - 机器学习中的推理和决策理论之间有什么关系?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14105119/

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