Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma
Parametre Tahmini Yaptırma
Parametre tahmini sorunu, E örneklerini en iyi açıklayan sabit bir olasılık programının H = (L,λ) parametrelerinin λ değerlerinin tahmin edilmesiyle ilgilidir. Dolayısıyla, λ bir parametreler kümesidir ve bir vektör olarak temsil edilebilir. . Yukarıda belirtildiği gibi, bir modelin verilere ne ölçüde uyduğunu ölçmek için genellikle verilerin olasılığı kullanılır, yani P(E | L,λ), ancak diğer puanlar veya varyantlar da kullanılabilir.
Tüm örnekler tamamen gözlemlenebilir olduğunda, maksimum olasılık frekans sayımına indirgenir. Bununla birlikte, eksik verilerin varlığında, maksimum olasılık tahmini tipik olarak kapalı biçimde yazılamaz. Bu sayısal bir optimizasyon problemidir ve bilinen tüm algoritmalar doğrusal olmayan optimizasyon içerir. Olasılığa dayalı mantık öğrenimi için en yaygın olarak uyarlanan teknik, Beklenti-Maksimizasyon (EM) algoritmasıdır.
EM, tüm rasgele değişkenlerin değerleri biliniyorsa öğrenmenin kolay olacağı gözlemine dayanır (yani frekans sayımına karşılık gelir). Bu nedenle, bu değerleri tahmin eder, tahminlere dayalı olarak olasılığı en üst düzeye çıkarır ve ardından yineler.
Daha spesifik olarak, EM, parametrelerin başlatıldığını (örneğin, rastgele) varsayar ve ardından yakınsamaya kadar aşağıdaki iki adımı yinelemeli olarak gerçekleştirir:
- (E-Step) Gözlemlenen verilere ve modelin mevcut parametrelerine dayanarak, kısmen gözlemlenen her bir veri durumunun tüm olası tamamlamaları üzerinden bir dağılım hesaplar.
- (M-Step) Her tamamlamayı, olasılığına göre ağırlıklandırılmış tam olarak gözlenen bir veri durumu olarak ele alarak, (ağırlıklı) frekans sayımı kullanarak iyileştirilmiş parametre değerlerini hesaplar.
Tamamlamaların üzerindeki sıklıklar, beklenen sayımlar olarak adlandırılır.
Şimdi problem, verilerden H = (L, λ) olasılık programının hem L yapısını hem de λ parametrelerini öğrenmektir. Genellikle daha fazla bilgi de verilir. ILP’de olduğu gibi, ek bilgi, L’nin sözdizimine kısıtlamalar getiren bir dil yanlılığı ve öğrenme sürecinin başlayabileceği bir başlangıç hipotezi (L, λ) dahil olmak üzere çeşitli farklı biçimler alabilir.
Öğrenmeyi yapılandırmaya yönelik neredeyse tüm (puana dayalı) yaklaşımlar, olası hipotezler alanında buluşsal bir arama gerçekleştirir. Tipik olarak, hipotez mantıksal kısıtlamaları karşılayana ve puan (H, E) artık iyileşmeyene kadar tepe tırmanma veya ışın arama uygulanır. Arama uzayındaki adımlar tipik olarak iyileştirme operatörleri kullanılarak yapılır.
Bu noktalarda, mantıksal kısıtlamaların genellikle olası örneklerin mantıksal anlamda kapsanmasını gerektirdiğini gözlemlemek ilginçtir. Örneğin, stokastik mantık programlarını gereklilikten öğrenirken, olası örnek tümceler mantık programı tarafından içerilmeli ve Markov mantık ağlarını öğrenirken, olası yorumlar, temeldeki mantık programının modelleri olmalıdır.
Dolayısıyla, bir olasılık programı H = (LH,λH) ve bir arka plan teorisi B = (LB,λB) için, ∀ep ∈ Ep : P(e|H,B) > 0 ancak ve ancak (e, LH,LB) = 1, burada LH (sırasıyla LB) temel mantık programıdır (mantıksal arka plan teorisi) ve (e,LH,LB), 0 veya 1 olan tamamen mantıksal örtmeler ilişkisidir.
Yeterli tahminleyici nedir
Parametrik tahmin nedir
Nokta tahmini ve aralık tahmini arasındaki fark nedir
Kesin tahmin nedir
Nokta tahmini formülü
Tahmin nedir İstatistik
Parametre Nedir
Nokta tahmini özellikleri
Şimdiye kadar önerilen istatistiksel ilişkisel öğrenme tekniklerinin büyük çoğunluğu, olasılıksal mantık programlarının parametre tahmini, olasılıksal ilişkisel modellerin öğrenilmesi, nesne yönelimli Bayes ağlarının ilişkisel öğrenmesinin parametre tahmini, ilişkisel bağımlılığın öğrenilmesi dahil olmak üzere yorumlardan öğrenme ortamına giriyor. ağlar ve açıklamalı ayrımlarla öğrenme mantığı programları.
Bayes mantığı programlarını öğrenmek de bu çerçeveye girer. Burada, tümcesel Markov mantık ağlarının yapı öğrenimini göstereceğiz. Yalnızca olası örneklerden yan tümcesel Markov mantık ağlarını öğrenmek için ışın arama tabanlı bir yaklaşım önerdi. Cümlesel bir Markov mantık programı, ağırlıklı yan tümcelerden, yani sabit değerlerin ayrılmasından oluşur. İlişkili ağırlıkları olmayan yan tümceler bir yan tümce programı L oluşturur ve ağırlıklar λ parametrelerini oluşturur.
Bazı başlangıç yan tümcesel Markov mantık ağı H = (L, λ) ile başlayarak, skoru (L, λ, E) maksimize eden parametreler hesaplanır. Daha sonra, hipotez uzayında L’nin tüm komşularını hesaplamak için sırasıyla L’yi uzmanlaştıran genelleştiren arıtma operatörleri kullanılır. Değişmez değerler eklenir ve silinir ve değişmez değerlerin işaretleri ters çevrilir.
Her komşu puanlanarak yeni hipotezler (L ,λ ) elde edilir. Puanlamayı hızlandırmak için Kok ve Domingos, x’in Herbrand tabanı, xl’nin l’inci yer atomunun doğruluk değeri ve MBx(Xl)’in Xl’in Markov battaniyesi 9’un durumu olduğu sözde log-olasılığın bir varyantını kullanır. veri. Skor(L , λ , E) > skor(L,λ,E) olan b en iyileri tutulur.
Bu en iyi b’lerde, iyileştirme ve puanlama işlemi, skoru iyileştiren hiçbir yeni madde veya maksimum hazır bilgi sayısına ulaşılana kadar yinelemeli olarak tekrar uygulanır. Tüm yinelemelerde en yüksek puana sahip madde H’ye eklenir ve mevcut en iyi hipotezin puanında herhangi bir gelişme elde edilinceye kadar işleme devam edilir.
Örnek olarak temel kanıtları içeren bir eğitim seti E verildiğinde, olası kanıtlardan öğrenmeye yönelik olası bir yaklaşım, yalnızca en az genelleme (LGG) kullanan erken dönem ILP sisteminden gelen fikirleri gramerlerin aşağıdan yukarıya genelleştirmesi ve gizli Markov modelleriyle birleştirir.
Ortaya çıkan algoritma, puanlama fonksiyonu olarak kanıtlar puanının (L,λ,E) olasılığını kullanır. Eğitim setindeki ispatlarda kullanılan temel önermeler setini L0 alarak başlar ve λ0 elde etmek için puanlar. Başlatmadan sonra, algoritma tekrar tekrar Li’de bir çift yan tümce seçecek ve bir aday L verecek şekilde çifti kendi LGG’leriyle değiştirecektir.
En iyi puanı alan aday Hi+1 = (Li+1, λi+1) olarak alınır ve puan artık iyileşmeyene kadar süreç yinelenir. İlginç bir konu, LGG’ye güçlü mantıksal kısıtlamaların getirilebilmesidir. Bu mantıksal kısıtlamalar, örnek kanıtların, ele alınan tüm hipotezlerin mantıksal bileşeni L için hala geçerli kanıtlar olması gerektiği gerçeğinden doğrudan çıkar.
Bu nedenle, LGG’yi yalnızca aynı yüklemi tanımlayan, aynı yüklemleri içeren ve (indirgenmiş) LGG’si orijinal tümceler 10 ile aynı uzunluğa sahip olan tümcelere uygulamak mantıklıdır.
“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!
Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.
