Als «loss-functions» getaggte Fragen

Eine Funktion, mit der der Unterschied zwischen beobachteten Daten und vorhergesagten Werten gemäß einem Modell quantifiziert wird. Die Minimierung von Verlustfunktionen ist eine Möglichkeit, die Parameter des Modells abzuschätzen.

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Ist dies auch eine * notwendige * Bedingung, um ein Bayes-Schätzer zu sein, oder nur eine ausreichende?
Ein Bayes-Schätzer minimiert das Bayes-Risiko. Insbesondere genau dann, wenn δΛ=argminBR(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)δΛ=arg⁡minBR⁡(Λ,δ):=∫R(θ,δ)dΛ(θ)=∫(∫L(θ,δ(x))dx)dΛ(θ)\delta_{\Lambda} = \arg\min \operatorname{BR}(\Lambda,\delta) := \int R(\theta, \delta) d \Lambda(\theta) = \int \left( \int L(\theta, \delta(x))dx \right) d \Lambda(\theta) wobei L(θ,δ(X))L(θ,δ(X))L(\theta, \delta(X)) eine gegebene Verlustfunktion ist, R(θ,δ)R(θ,δ)R(\theta, \delta) ist Die entsprechende Risikofunktion und BR(Λ,δ)BR⁡(Λ,δ)\operatorname{BR}(\Lambda, \delta) wird als Bayes-Risiko definiert. δΛδΛ\delta_{\Lambda} ein …
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