Hepimiz model seçimi için AIC kullandık. Bu blog, AIC'nin arkasındaki fikir, ne olduğu ve neden model seçimi için kullanıldığı hakkındadır. AIC'nin nasıl hesaplanacağı bize söylenmiş olsa da, en azından bunu neden yaptığımızın arkasındaki mantığı hiç öğretmedim - bu blog bunu kapsayacak.
AIC, örneklem dışı hata için bir tahmindir . AIC, bilgi teorisine dayanmaktadır. Bunu bir entropi maksimizasyonu ilkesi olarak adlandırdı ve AIC'yi en aza indirmek, termodinamik bir sistemdeki entropiyi maksimize etmeye eşdeğerdir. Bu nedenle, bilgi teorisi dilinde, bir modeli kodlarken ( kesin modeli asla bulamadığımız ), verilerin üretildiği süreci temsil ederken bazı bilgilerin kaybolduğunu söyleyebiliriz .
AIC, göreceli bilgi kaybını ölçer . Tam model olmadığımız için kesin kaybı ölçemiyoruz. Bu nedenle, (modelimizi seçmemiz gereken) farklı modeller arasındaki göreceli kaybı ölçüyoruz. 100, 102 ve 110 AIC değerlerine sahip 3 modelimiz varsa, ikinci model exp ((100 - 102) / 2) = bilgi kaybını en aza indirmek için birinci modelin olasılığının 0,368 katıdır. Benzer şekilde, üçüncü model, exp ((100 - 110) / 2) = bilgi kaybını en aza indirmek için ilk modelin olasılığının 0,007 katıdır.
AIC, 2 x parametre sayısı ile verilir - 2 log (Olasılık)
Modeli seçerken (örneğin polinom fonksiyonu), minimum AIC değerine sahip modeli seçiyoruz. Veya en iyi 2-3 modeli seçebilir, daha fazla veri toplayabilir ve minimum AIC ile bir kez seçebilirsek. Bu blog - AIC'nin bu formülü nereden geliyor?
AIC'de, model ve kesin referans işlevi arasındaki KL farklılığını (vekil) en aza indirmeye çalışırız. AIC, proxy işlevinin tahmini için hesaplamadır. Böylelikle AIC'nin en aza indirilmesi, KL'nin temel gerçeklerden sapmasını en aza indirmeye benzer - dolayısıyla örnek dışı hatayı en aza indirir. AIC için türetme aşağıdaki iki resimde gösterilmektedir.
Bayesian Bilgi Kriterleri (BIC), AIC'ye benzer şekilde hesaplanır. BIC 2k yerine 2 ln (n) k kullanır. Bunlara ceza şartları denir. Gerçek model model kümesinde mevcutsa, BIC'in n'nin sonsuz olma eğiliminde olduğu 1 olasılıkla gerçek modeli seçtiği iddia edilmektedir. Aday modeller setinde hiçbir zaman gerçek modele sahip olmadığımız için, bu özellik pek dikkate alınmaz. Ayrıca AIC, çok kötü bir model seçme riskini en aza indirir.
Python'daki sözlükler veya diğer programlama dillerindeki karma tablolar, değerleri depolamak ve almak için en verimli veri yapılarından biridir. Her değeri, bir anahtar/değer çifti oluşturan bir anahtara karşı depolarlar.
Veri Bilimi tamamen verilerle çalışmakla ilgilidir. Tüm veri bilimi modeli geliştirme hattı, veri tartışmasını, veri araştırmalarını, keşifsel veri analizini, özellik mühendisliğini ve modellemeyi içerir.
Sorumluluk Reddi: Bu makale Spotify ile bağlantılı değildir ve Spotify ve şu anda alakalı olmayabilecek geçmiş yapılar hakkında doğrulanmamış bilgiler içerebilir. Müzik bir ifade biçimi, bir sanat biçimi ve bir bütün olarak kültürel bir etkinliktir.
Sinirbilimden Otomatik Farklılaşmaya, Sinir Ağı Teorisi ve Sinir Süreçlerinde Yetersiz Uyum Halihazırda takip edilmekte olan farklı Derin Öğrenme araştırma akışlarına daha iyi bir genel bakış mı arıyorsunuz? Makul bir şekilde geçemeyecek kadar çok açık arXiv sekmeniz var mı? Tam videoları izlemek için çok mu az zamanınız var? Keşke bir makalenin ana fikrinin ve konseptinin hızlı bir özeti olsaydı. O halde 'Makine Öğrenimi-Kolaj' serisini tanıtmaktan mutluluk duyuyorum.
Grafik Sinir Ağları (GNN'ler), grafik verilerinden öğrenmek için standart bir araç kutusu olarak ortaya çıktı. GNN'ler, içerik önerisi veya ilaç keşfi gibi farklı alanlarda yüksek etkili sorunlar için iyileştirmeler sağlayabilir.
Selam! Bu kısa serinin görüntü bölümleme hakkındaki ilk bölümünü okumadıysanız, lütfen burada okuyun. Eşikleme ve renk segmentasyonunu önceki hikayemde tartıştık, böylece 2. bölümümüz Renk Segmentasyonuna ve Görüntü Farklılaşmasına odaklanacak.
Tom Hiddleston, zayıf ekran testleri nedeniyle Marvel'ın Loki'nin kaderini 'Thor: The Dark World'de değiştirmesi hakkındaki düşüncelerini paylaşıyor.
Prenses Anne'nin kızı Zara Tindall ve kocası Mike Tindall bu yıl 10. evlilik yıldönümlerini kutluyorlar.
Golnesa 'GG' Gharachedaghi, eski 'RHOC' yıldızı 'Shahs of Sunster' yıldızını bilmediğini iddia ettikten sonra Kelly Dodd'u alkışlıyor.
Birçok izleyici Mobius M. Mobius'un kaç yaşında olduğunu merak ediyor ve 'Loki' yönetmeni Kate Herron'un bir ipucu olabilir.
Gerçek şu ki, bu mega sellerden birini vurma şansınız her yıl aynıdır: yüzde 1.
Laboratuvarda yaratılan, sürdürülebilir ve çevresel etkisi azaltılmış yeni bir evcil hayvan mamaları dönemi geliyor. Ama evcil hayvanlar - ve onların insanları - bundan hoşlanacak mı?
O mükemmel kahve için dünyayı mı arıyorsunuz? Belki de kendi kahve çekirdeklerinizi kavurmanın güzel sanatlarını ve bilimini öğrenmenin yolu budur.
Yaratılış'ta sadece kısa bir kez ortaya çıkıyor, ancak İsa Mesih'in habercisi olarak görülüyor. O gerçekte neydi ve İsa ile nasıl ilişkilendirildi?
Kemba Walker Oklahoma City'ye gidiyor. Kabul et.
4. sıradaki Vanderbilt, büyük ölçüde takımın göze çarpan atışları sayesinde hepsini kazanmanın favorisi.
Mevcut aldatma skandalı göz önüne alındığında, Gerrit Cole'un bir gün Hall of Fame'de şansı var mı? 2022, Barry Bonds ve Roger Clemens'in Hall of Fame oylamasındaki son yılları olacak. 90'ların ve 00'ların iki beyzbol süperstarı, oy pusulasında son sekiz yılda giderek daha fazla oy topladı ve yüzdelerini 2014'te yaklaşık yüzde 35'ten yaklaşık 61'e çıkardı.
1987 yazında 16 yaşıma girdim. Stephanie Mills'in If You Were My Woman adlı klasik albümünü yayınladığı yaz mevsimiydi.
Talk ortak sunucusu Amanda Kloots, 2 yaşındaki oğlu Elvis'i 5 Temmuz 2020'de ölen Broadway yıldızı Nick Cordero ile paylaşıyor.
Gigi Hadid, Zayn Malik'e sevgi dolu bir övgüde "Khai'miz, onu çok seven ve gülümsemesini görmek için her şeyi yapan bir babası olduğu için çok şanslı" dedi.
Sussex Düşesi, NPR ile en çok satan 1 numaralı çocuk kitabı The Bench hakkında konuştu.
Corbin Reid, PEOPLE'a Sex and the City karşılaştırmaları hakkında "Bir erkeğin nasıl elde edileceği ve bir erkeğin nasıl elde tutulacağıyla da ilgili değil" diyor.