সাধারণত না, তবে সম্ভাব্যভাবে হ্যাঁ ভুল বানানের অধীনে। আপনি যে ইস্যুটির সন্ধান করছেন তাকে প্রশংসাপত্র বলে। কোনও সিদ্ধান্ত নেওয়ার পক্ষে যদি ঝুঁকিপূর্ণ কোনও উপায় না থাকে তবে তা গ্রহণযোগ্য।
সমস্ত বায়েশীয় দ্রবণগুলি গ্রহণযোগ্য এবং বেআইসিয়ান সমাধানগুলি এমন পরিমাণে গ্রহণযোগ্য যা তারা হয় প্রতিটি নমুনায় বা সীমাতে বায়েশীয় সমাধানের সাথে মিলে। একটি গ্রহণযোগ্য ফ্রিকোয়েন্সিস্ট বা বায়েশিয়ান সমাধান সর্বদা একটি এমএল দ্রবণকে পরাজিত করবে যদি না এটি গ্রহণযোগ্যও হয়। যা বলেছিল, এমন কিছু ব্যবহারিক মন্তব্য রয়েছে যা এই বিবৃতিটিকে সত্য তবে শূন্য করে তোলে।
প্রথমত, বয়েশিয়ান বিকল্পের জন্য পূর্বটি আপনার আসল প্রাক হতে হবে এবং কোনও জার্নালে সম্পাদককে খুশি করার জন্য ব্যবহৃত কিছু পূর্ব বিতরণ নয়। দ্বিতীয়ত, অনেক ফ্রিকোয়েন্সিস্ট দ্রবণগুলি অগ্রহণযোগ্য এবং মানক সমাধানের পরিবর্তে একটি সঙ্কুচিত অনুমানক ব্যবহার করা উচিত ছিল। স্টেইনের লেমা এবং নমুনা ত্রুটি থেকে বেরিয়ে আসার জন্য এর প্রভাব সম্পর্কে অনেক লোক অজানা। অবশেষে, এমএল ভুল বানান ত্রুটির ক্ষেত্রে অনেক ক্ষেত্রে আরও কিছুটা শক্ত হতে পারে।
আপনি যখন সিদ্ধান্ত গাছ এবং তাদের চাচাত ভাইদের বনে যান, আপনি যদি কোনও বেয়েসের জালের মতো কিছু ব্যবহার না করেন তবে আপনি একটি অনুরূপ পদ্ধতি ব্যবহার করছেন না are একটি গ্রাফ দ্রষ্টব্যটিতে এতে অন্তর্ভুক্ত তথ্যের যথেষ্ট পরিমাণ থাকে, বিশেষত একটি নির্দেশিত গ্রাফ। যখনই আপনি কোনও সম্ভাব্য বা পরিসংখ্যান প্রক্রিয়াতে তথ্য যুক্ত করবেন আপনি ফলাফলের পরিবর্তনশীলতা হ্রাস করবেন এবং যা গ্রহণযোগ্য বলে বিবেচিত হবে তা পরিবর্তন করবেন।
আপনি যদি ফাংশনগুলির দৃষ্টিভঙ্গির সংমিশ্রণ থেকে মেশিন লার্নিংয়ের দিকে লক্ষ্য করেন তবে এটি কেবল একটি পরিসংখ্যানগত সমাধানে পরিণত হয় তবে সমাধানটিকে ট্র্যাটেবল করার জন্য আনুমানিক ব্যবহার করে। বয়েসিয়ান সমাধানগুলির জন্য, এমসিএমসি অবিশ্বাস্য পরিমাণ সময় সাশ্রয় করে অনেক এমএল সমস্যার জন্য গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত হিসাবে। আপনি যদি অনেক এমএল সমস্যার একীভূত করতে বা ব্রুট ফোর্স ব্যবহার করতে একটি সঠিক পোস্টারিয়র নির্মাণ করতে চান তবে উত্তর পাওয়ার আগেই সৌরজগৎ তার উত্তাপের কারণে মারা যেত।
আমার অনুমান যে পরিসংখ্যান, বা অনুপযুক্ত পরিসংখ্যান ব্যবহার করছেন তাদের কাছে আপনার কাছে ভুল বর্ণিত মডেল রয়েছে। আমি একটি বক্তৃতা শিখিয়েছিলাম যেখানে আমি প্রমাণ করেছি যে নবজাতকগুলি যথাযথভাবে সোডলড না হলে উইন্ডোজগুলি ভাসিয়ে তুলবে এবং যেখানে কোনও বয়েশিয়ান পদ্ধতি এতদূর থেকে বহুজাতিক পছন্দে একটি ফ্রিকোয়েনসিস্ট পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে যায় যে ফ্রিকোয়ালিস্ট পদ্ধতিটি প্রত্যাশায়ও ভেঙে যায়, যখন বায়সিয়ান পদ্ধতিটি অংশগ্রহণকারীদের অর্থ দ্বিগুণ করে দেয় । এখন আমি পূর্বে পরিসংখ্যানগুলিকে অপব্যবহার করেছি এবং পরবর্তীকালে ফ্রিকোয়ালিস্ট অনুমানকারীর অগ্রহণযোগ্যতার সুযোগ নিয়েছিলাম, তবে পরিসংখ্যানের এক নির্বোধ ব্যবহারকারী সহজেই আমার কাজটি করতে পেরেছিলেন। উদাহরণগুলি স্পষ্ট করে তুলতে আমি কেবল তাদের চরম করে তুলেছি তবে আমি একেবারে বাস্তব ডেটা ব্যবহার করেছি।
এলোমেলো বনগুলি ধারাবাহিক অনুমানকারী এবং এগুলি নির্দিষ্ট বায়েশিয়ান প্রক্রিয়াগুলির সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ বলে মনে হয়। কার্নেল অনুমানকারীগুলির সাথে সংযোগের কারণে, তারা বেশ ঘনিষ্ঠ হতে পারে। যদি আপনি সমাধানের ধরণের মধ্যে পারফরম্যান্সে কোনও উপাদানগত পার্থক্য দেখেন, তবে অন্তর্নিহিত সমস্যার মধ্যে এমন কিছু আছে যা আপনি ভুল বোঝাবুঝি করছেন এবং যদি সমস্যাটির কোনও গুরুত্ব থাকে তবে আপনাকে অবশ্যই পার্থক্যের উত্স সন্ধান করতে হবে কারণ এটি হতে পারে যদি সমস্ত মডেল ভুল বানানযুক্ত হয়।