मैं विधि चयन (नोट: मॉडल चयन नहीं) के लिए सैद्धांतिक ढांचे में देख रहा हूं और बहुत कम व्यवस्थित, गणितीय रूप से प्रेरित काम पाया है। 'मेथड सिलेक्शन' से मेरा मतलब किसी समस्या, या समस्या के प्रकार के संबंध में उचित (या बेहतर, इष्टतम) विधि को भेदने के लिए एक रूपरेखा है।
जो मैंने पाया है वह पर्याप्त है, अगर टुकड़ा-टुकड़ा, विशेष विधियों और उनके ट्यूनिंग (यानी बायेसियन विधियों में पूर्व चयन) पर काम करता है, और विधि चयन बायस चयन (उदाहरण के लिए प्रेरक नीति: पूर्वाग्रह चयन की प्रगति ) के माध्यम से। मैं मशीन लर्निंग के विकास के इस प्रारंभिक चरण में अवास्तविक हो सकता हूं, लेकिन मैं कुछ ऐसा खोजने की उम्मीद कर रहा था, जो माप के सिद्धांत को माप के प्रकारों द्वारा स्वीकार्य परिवर्तन और परीक्षणों को निर्धारित करने में करता है, केवल सीखने की समस्याओं के क्षेत्र में बड़े रिट।
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