Scoring algorithm
اسکورنگ الگورتھم، جسے فشر کا اسکورنگ بھی کہا جاتا ہے، نیوٹن کے طریقہ کار کی ایک شکل ہے جو اعداد و شمار میں زیادہ سے زیادہ امکانات کی مساوات کو عددی طور پر حل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے، جس کا نام رونالڈ فشر کے نام پر رکھا گیا ہے۔ مشتق کا خاکہ بے ترتیب متغیرات، آزاد اور یکساں طور پر دو بار تفریق کے قابل پی ڈی ایف کے ساتھ تقسیم ہونے دیں۔ ، اور ہم زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ لگانے والے (ایم ایل ای) کا حساب لگانا چاہتے ہیں۔ سے۔ سب سے پہلے، فرض کریں کہ ہمارے پاس اپنے الگورتھم کے لیے ایک نقطہ آغاز ہے، اور اسکور فنکشن کی ٹیلر توسیع پر غور کریں، جس کے بارے میں: مشاہدہ شدہ انفارمیشن میٹرکس کہاں ہے۔ اب، ترتیب، اس کا استعمال اور دوبارہ ترتیب ہمیں دیتا ہے: اس لیے ہم الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں اور کچھ باقاعدگی کے حالات میں، یہ دکھایا جا سکتا ہے۔ عملی طور پر فشر اسکورنگ کو عام طور پر فشر کی معلومات سے تبدیل کیا جاتا ہے، اس طرح ہمیں فشر اسکورنگ الگورتھم ملتا ہے: کچھ باقاعدگی کے حالات کے تحت، اگر ایک مستقل تخمینہ لگانے والا ہے، تو (ایک ہی قدم کے بعد اصلاح) اس لحاظ سے 'بہترین' ہے کہ اس کی غلطی کی تقسیم حقیقی زیادہ سے زیادہ آمدنی کے تخمینے سے غیر علامتی طور پر ملتی جلتی ہے۔ اسکور (اعدادوشمار) اسکور ٹیسٹ فشر انفارمیشن حوالہ جات مزید پڑھنا زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ