1) পক্ষপাত প্রবর্তন করে যে ক্ষয়ক্ষতি হয়েছে তার বৈচিত্র্য লাভের তুলনায় কম কেন?
এটি করার দরকার নেই, এটি সাধারণত হয়। ট্রেডঅফটি মূল্যবান কিনা তা ক্ষতির ফাংশনের উপর নির্ভর করে। তবে বাস্তব জীবনে আমরা যে বিষয়গুলি যত্ন করি সেগুলি প্রায়শই স্কোয়ার ত্রুটির সাথে সমান হয় (যেমন আমরা প্রায় দুটি ত্রুটি অর্ধেক আকারের চেয়ে আরও একটি বড় ত্রুটি যত্ন করি)।
কাউন্টারেরেক্সাম হিসাবে - কল্পনা করুন যে কলেজের ভর্তির জন্য আমরা জনগণের এসএটি স্কোরগুলি তাদের ডেমোগ্রাফিকের জন্য গড় এসএটির দিকে কিছুটা সঙ্কুচিত করি (তবে সংজ্ঞায়িত)। যদি সঠিকভাবে সম্পন্ন করা হয় তবে এটি বৈষম্য হ্রাস করবে এবং পক্ষপাতিত্ব প্রবর্তনের সময় ব্যক্তির ক্ষমতার (কিছু প্রকারের) অনুমানের স্কোয়ার ত্রুটি বোঝাবে mean বেশিরভাগ লোক আইএমএইচও করতেন যে এই জাতীয় বাণিজ্য গ্রহণযোগ্য নয়।
2) কেন এটি সর্বদা কাজ করে?
3) 0 (উত্স) সম্পর্কে এত আকর্ষণীয় কি? স্পষ্টতই আমরা আমাদের যে কোনও জায়গায় সংকুচিত করতে পারি (অর্থাত্ স্টেইন প্রাক্কলনকারী), তবে এটি কি উত্সের মতো ভাল কাজ করবে?
আমি মনে করি এটি কারণ আমরা সাধারণত সহগ বা প্রভাব অনুমান সঙ্কুচিত করি। বেশিরভাগ প্রভাব বড় নয় বলে বিশ্বাস করার কারণ রয়েছে (উদাহরণস্বরূপ অ্যান্ড্রু গেলম্যানের গ্রহণ )। এটিকে বলার একটি উপায় হ'ল এমন একটি বিশ্ব যেখানে সমস্ত কিছু দৃ a় প্রভাবের সাথে প্রভাবিত করে তা হিংস্র অবিশ্বাস্য বিশ্ব। যেহেতু আমাদের পৃথিবী আমাদের দীর্ঘ জীবন বাঁচতে এবং আধা-স্থিতিশীল সভ্যতা গড়ে তুলতে যথেষ্ট অনুমানযোগ্য তাই এটি অনুসরণ করে যে বেশিরভাগ প্রভাব বড় নয়।
যেহেতু বেশিরভাগ প্রভাবগুলি বৃহত হয় না তেমনি ভুলভাবে কয়েকটি সত্যিই বড় সংকোচনের জন্য দরকারী যখন সঠিকভাবে উপেক্ষিত প্রভাবগুলির বোঝা সঙ্কুচিত করা।
আমি বিশ্বাস করি এটি আমাদের বিশ্বের কেবল একটি সম্পত্তি এবং আপনি সম্ভবত স্ব-সামঞ্জস্যপূর্ণ বিশ্ব নির্মাণ করতে পারেন যেখানে সঙ্কুচিত হওয়া ব্যবহারিক নয় (সম্ভবত স্কোয়ার ত্রুটিটিকে একটি অযৌক্তিক ক্ষতির ক্রিয়া করে)। আমরা যে পৃথিবীতে বাস করি তা কেবল ঘটে না।
অন্যদিকে, আমরা যখন বায়েসীয় বিশ্লেষণে পূর্ববর্তী বন্টন হিসাবে সংকোচনের কথা ভাবি, তখন এমন কিছু ক্ষেত্রে রয়েছে যেগুলি 0 টি সঙ্কুচিত হওয়া অনুশীলনে সক্রিয়ভাবে ক্ষতিকারক।
একটি উদাহরণ গাউসিয়া প্রসেসগুলির দৈর্ঘ্যের স্কেল (যেখানে 0 সমস্যাযুক্ত) স্ট্যানের ম্যানুয়ালটিতে প্রস্তাবিত হ'ল এমন একটি প্রাকৃতিক ব্যবহার যাতে নগণ্য ওজনকে শূন্যের কাছাকাছি রাখা হয় অর্থাৎ কার্যকরভাবে "সঙ্কুচিত" ছোট মানগুলি শূন্যের থেকে দূরে রাখে। একইভাবে, নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণে ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য প্রস্তাবিত প্রিয়ারগুলি কার্যকরভাবে শূন্য থেকে দূরে সঙ্কুচিত হয়। সর্বশেষে তবে সর্বনিম্ন নয়, যখনই সাধারণ বিতরণ যথাযথতার সাথে প্যারামিট্রাইজ করা হয় (আইএনএলএ হিসাবে), এটি শূন্য থেকে দূরে সঙ্কুচিত বিপরীত-গামা বা অন্যান্য পূর্ব বিতরণগুলি ব্যবহার করা কার্যকর।
৪) বিভিন্ন সার্বজনীন কোডিং স্কিমগুলি কেন উত্সের চারপাশে কম সংখ্যক বিট পছন্দ করে? এই অনুমানগুলি কি কেবল আরও সম্ভাব্য?
পি( i ) ≥ পি( আমি + 1 )আমি