আমি এর প্রকৃতি সম্পর্কে আগ্রহী । " ডেটা সম্পর্কে কী বলে" সম্পর্কে কেউ স্বজ্ঞাত কিছু বলতে পারেন ?
সম্পাদনা:
উত্তরের জন্য ধন্যবাদ
কিছু দুর্দান্ত কোর্স করার পরে, আমি কিছু পয়েন্ট যুক্ত করতে চাই:
- এটি তথ্য, অর্থাত্ পরিমাপ, বরাবর দিক তথ্য পরিমাণ এক্স ।
- দ্বৈত: যেহেতু ইতিবাচক নির্দিষ্ট, তাই হয় Σ - 1 , তাই তারা ডট পণ্যের নিয়ম হয়, আরো সঠিকভাবে তারা একে অপরের দ্বৈত নিয়ম হয়, তাই আমরা নিয়মিত লিস্ট স্কোয়ার সমস্যার জন্য Fenchel দ্বৈত আহরণ করতে পারেন, এবং ডুয়াল wrt বৃহদায়ন না সমস্যা। আমরা তাদের যেকোনটি বেছে নিতে পারি, তাদের কন্ডিশনার উপর নির্ভর করে।
- হিলবার্ট স্পেস: কলাম (এবং সারি) এর এবং একই স্থান জুড়ে। তাই সেখানে সঙ্গে উপস্থাপনা মধ্যে কোনো সুবিধা (অন্যান্য যে যখন এই ম্যাট্রিক্স এক অসুস্থ নিয়ন্ত্রিত) নয় বা
- ফ্রিকোয়েনসিস্ট পরিসংখ্যান: ক্রিশার-রাও আবদ্ধ ব্যবহার করে এটি ফিশারের তথ্যের সাথে নিবিড়ভাবে সম্পর্কিত। প্রকৃতপক্ষে, ফিশারের তথ্য ম্যাট্রিক্স (নিজের সাথে লগ-সম্ভাবনার গ্রেডিয়েন্টের বাহ্যিক পণ্য) হ'ল ক্রোমার – রাও এটি আবদ্ধ, অর্থাৎ (আরজিটি পজিটিভ অর্ধ-নির্দিষ্ট নির্দিষ্ট শঙ্কু, ভিউয়ার্ট ঘনত্ব ellipsoids)। সুতরাং যখন সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী দক্ষ হয়, অর্থাৎ সর্বোচ্চ তথ্য উপাত্তে উপস্থিত থাকে, তাই ঘন ঘনবাদী ব্যবস্থাটি সর্বোত্তম। সহজ কথায়, কিছু সম্ভাব্য ক্রিয়াকলাপের জন্য (নোট করুন যে সম্ভাবনার কার্যকরী রূপটি নির্ভুলভাবে প্রোব্লালিস্টিক মডেলের উপর নির্ভর করে যা অনুমান করা হয় ডেটা, ওরফে জেনারেটাল মডেল), সর্বাধিক সম্ভাবনা দক্ষ এবং ধারাবাহিক অনুমানকারী, বসের মতো নিয়ম। (ওভারকিলিংয়ের জন্য দুঃখিত)Σ - 1 = এফ