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What are Parametric Methods?<end_of_turn>
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Los métodos paramétricos implican un enfoque basado en modelos de dos pasos.
1. Primero, hacemos una suposición sobre la forma funcional, o silueta,
apagado. Por ejemplo, una suposición muy simple es que f es lineal en
X:
f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. (2.4)
Éste es un modelo lineal, que se analizará extensamente en el capítulo 3. Una vez que hemos supuesto que f es lineal, el problema de estimar f se simplifica enormemente. En lugar de tener que estimar un total
función p-dimensional arbitraria f (X), solo es necesario estimar
los coeficientes p + 1 β0, β1,...,βp.
2. Después de seleccionar un modelo, necesitamos un procedimiento que utilice el
datos de entrenamiento para ajustar o entrenar el modelo. En el caso del ajuste del modelo lineal
tren (2.4), necesitamos estimar los parámetros β0, β1,...,βp. Es decir, nosotros
queremos encontrar valores de estos parámetros tales que
Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
El enfoque más común para ajustar el modelo (2.4) se conoce como
como mínimos cuadrados (ordinarios), que analizamos en el Capítulo 3. Sin embargo, los mínimos cuadrados
mínimos cuadrados es una de las muchas formas posibles de ajustar el modelo lineal. I<end_of_turn><eos>