मशीन सीखने में परिमित परिशुद्धता एक समस्या क्यों है?


जवाबों:


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परिमित परिशुद्धता एक संख्या का दशमलव निरूपण है जिसे गोल या काट दिया गया है। ऐसे कई मामले हैं जहां यह आवश्यक या उचित हो सकता है। उदाहरण के लिए 1/3 और पारलौकिक संख्याओं और सभी अनंत दशमलव निरूपण हैं। प्रोग्रामिंग भाषा C में, एक डबल मान 8 बिट और लगभग 16 अंकों के लिए सटीक है। यहाँ देखें।eπ

http://www.learncpp.com/cpp-tutorial/25-floating-point-numbers/

एक (परिमित) कंप्यूटर पर इनमें से किसी एक संख्या का प्रतिनिधित्व करने के लिए किसी प्रकार का समझौता होना चाहिए। हम 1/3 से 9 अंक लिख सकते हैं ।333333333 जो 1/3 से कम है।

ये समझौते अंकगणित संचालन के साथ मिश्रित होते हैं। अस्थिर एल्गोरिदम अंकगणित त्रुटियों के लिए प्रवण हैं। यही कारण है कि एसवीडी का उपयोग अक्सर पीसीए (सहसंयोजक मैट्रिक्स की अस्थिरता) की गणना करने के लिए किया जाता है।

http://www.sandia.gov/~smartin/presentations/SMartin_Stability.pdf

https://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_stability

भोले की खाड़ी के क्लासिफायर में, आप अक्सर गुणन को एक लघुगणक के योग में परिवर्तित होते देखेंगे, जो गोलाई त्रुटियों के लिए कम प्रवण होता है।

https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Multinomial_naive_Bayes


धन्यवाद। क्या आप बता सकते हैं कि कैसे पीसीए में svd समस्या को हल करता है और लॉग का योग लेने से समस्या कम हो जाती है? भोले-भाले क्लासिफायर में प्रयुक्त लॉग का यह योग कहां है?
जॉर्जऑफ TheRF

ये अधिक गहराई से प्रश्न हैं, लेकिन मैं कुछ संकेत प्रदान कर सकता हूं। यह "हल" करता है क्योंकि आप एसवीडी से पीसीए प्राप्त कर सकते हैं। यहाँ एक उत्कृष्ट लेख के लिए देखें: arxiv.org/pdf/1404.1100.pdf । एसवीडी को इसकी गणना में सहसंयोजक मैट्रिक्स की कमी के कारण पसंद किया जाता है। भोले गोले में लॉग का योग: blog.datumbox.com/…

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