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Méthodes paramétriques<end_of_turn>
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Parametrische Methoden beinhalten einen zweistufigen modellbasierten Ansatz.
1. Zunächst machen wir eine Annahme über die funktionale Form bzw. Gestalt,
aus. Eine sehr einfache Annahme ist beispielsweise, dass f linear ist
X:
f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. (2.4)
Dies ist ein lineares Modell, das in Kapitel 3 ausführlich besprochen wird. Sobald wir angenommen haben, dass f linear ist, wird das Problem der Schätzung von f stark vereinfacht. Anstatt ein Ganzes schätzen zu müssen
beliebige p-dimensionale Funktion f(X), man muss nur schätzen
die p + 1 Koeffizienten β0, β1,...,βp.
2. Nachdem ein Modell ausgewählt wurde, benötigen wir eine Prozedur, die das verwendet
Trainingsdaten, um das Modell anzupassen oder zu trainieren. Im Fall der linearen Modellanpassung
Zug (2.4) müssen wir die Parameter β0, β1,...,βp schätzen. Das heißt, wir
Ich möchte solche Werte für diese Parameter finden
Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
Es wird auf den gebräuchlichsten Ansatz zur Modellanpassung (2.4) verwiesen
als (gewöhnliche) kleinste Quadrate, die wir in Kapitel 3 diskutieren. Allerdings kleinste Quadrate
Die Methode der kleinsten Quadrate ist eine von vielen Möglichkeiten, das lineare Modell anzupassen. ICH<end_of_turn><eos>