Definition 2. An experiment E is E

Definition 2. An experiment E is E = {Y, P(Y ), P(Y | θ ), θ ∈ Ω}, where
Y is the random variable “class”
Y = {yk ; k = 1, . . . , h} is the sample space (possible outcomes of an experiment)
P(Y ) are the events
P : Y × Ω → [0, 1]/P(Y | θ ) = p(Y = yk | θ j) is the matrix of the experiment. Every element of the matrix
represents a conditional probability.
Definition 3. The “a posteriori” risk corresponding to ar and yk is defined as the function R : A × Y → R
+:
R(ak | yk ) =
Xn(i)
j=1
L(ar, θ j)p(θ j
| yk ).
The “a posteriori” risk is the expected value of the loss with respect to the conditional probability. When using the
0–1 loss function, this risk is the probability that a missing attribute value is incorrectly labeled.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นิยามที่ 2 เป็นการทดลอง E E = { Y, P (Y), P(Y | θ) Ωค่าθ∈}, ที่Y คือ ตัวแปรสุ่ม "คลาส"Y = { yk; k = 1,..., h } เป็นพื้นที่ตัวอย่าง (ได้ผลลัพธ์ของการทดลอง)P (Y) มีเหตุการณ์P: Y ×Ω→ [0, 1] /P(Y | θ) = p (Y =วายเค | ค่าθ j) เป็นเมทริกซ์ของการทดสอบ ทุกองค์ประกอบของเมทริกซ์แสดงถึงความน่าเป็นแบบมีเงื่อนไขนิยามที่ 3 "Posteriori แบบ" ความเสี่ยงที่สอดคล้องกับ ar และวายเคถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชัน R: A →× Y R+:R(ak | yk) =Xn(i)j = 1L (ar ค่าθ j) p (j ค่าθ| วายเค)ความเสี่ยง "เป็น posteriori" คือ ค่าคาดหมายของการสูญเสียเกี่ยวกับความน่าเป็นแบบมีเงื่อนไข เมื่อใช้การ0 – 1 ขาดทุนทำงาน ความเสี่ยงนี้มีความเป็นไปได้ว่า ไม่ถูกต้องชื่อแอตทริบิวต์ค่าหายไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นิยาม 2. การทดลอง E เป็น E = {y, P (Y), P (Y | θ) θ∈Ω} ที่
Y เป็นตัวแปรสุ่ม "ชั้น"
Y = {YK; K = 1 . . , H} เป็นพื้นที่ตัวอย่าง (ผลลัพธ์ที่เป็นไปของการทดสอบ)
P (Y) เป็นเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
P: Y ×Ω→ [0, 1] / P (Y | θ) = P (Y = YK | θ J) เป็น เมทริกซ์ของการทดลอง องค์ประกอบของเมทริกซ์ทุกคน
แสดงให้เห็นถึงความน่าจะเป็นเงื่อนไข
นิยาม 3. "A posteriori" ความเสี่ยงที่สอดคล้องกับ AR และ YK ถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชั่นการวิจัย: การ× Y → R
+
R (AK | YK) =
Xn (i)
J = 1
L (AR, θญ) P (θ J
| YK)
"A posteriori" ความเสี่ยงคือมูลค่าที่คาดว่าจะสูญเสียที่เกี่ยวกับความน่าจะเป็นเงื่อนไข เมื่อใช้
ฟังก์ชั่น 0-1 สูญเสีย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นิยาม 2 การทดลอง E E = { Y , P ( Y ) P ( Y | θ ) θ∈Ω } ที่y คือตัวแปร " สุ่มระดับ”Y = { YK ; k = 1 . . . . . . . . , H } คือพื้นที่ตัวอย่าง ( ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ของการทดลอง )P ( Y ) เหตุการณ์P : Y ×Ω→ keyboard - key - name [ 0 , 1 ] / P ( Y | θ ) = P ( Y = YK | θ J ) คือเมทริกซ์ของการทดลอง ทุกองค์ประกอบของเมทริกซ์แสดงถึงความน่าจะเป็นเงื่อนไขคำนิยาม 3 " จากผลไปสู่เหตุ " ความเสี่ยงที่สอดคล้องกับ AR และ YK นิยามเป็นฟังก์ชัน R : × Y R → keyboard - key - name+ :R ( AK | YK ) =คริสเตียน ( ฉัน )J = 1L ( AR , θ J ) p ( θเจ| YK )" ความเสี่ยงจากผลไปสู่เหตุ " คือ ค่าคาดหวังของการสูญเสียที่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นเงื่อนไข เมื่อใช้0 – 1 การสูญเสียฟังก์ชันความเสี่ยง นี่คือโอกาสที่ขาดหายไปเป็นค่าแอตทริบิวต์แบบป้าย