کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Robust estimation has played an important role in statistical and machine learning. However, its applications to functional linear regression are still under-developed. In this paper, we focus on Huber's loss with a diverging robustness parameter which was previously used in parametric models. Compared to other robust methods such as median regression, the distinction is that the proposed method aims to estimate the conditional mean robustly, instead of estimating the conditional median. We only require $(1+κ)$-th moment assumption ($κ>0$) on the noise distribution, and the established error bounds match the optimal rate in the least-squares case as soon as $κ\ge 1$. We establish convergence rate in probability when the functional predictor has a finite 4-th moment, and finite-sample bound with exponential tail when the functional predictor is Gaussian, in terms of both prediction error and $L^2$ error. The results also extend to the case of functional estimation in a reproducing kernel Hilbert space (RKHS).
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
برآورد قوی نقش مهمی در یادگیری آماری و ماشین بازی کرده است.با این حال ، کاربردهای آن برای رگرسیون خطی عملکردی هنوز تحت توسعه قرار نمی گیرد.در این مقاله ، ما روی از دست دادن هوبر با یک پارامتر استحکام واگرا که قبلاً در مدلهای پارامتری استفاده می شد ، تمرکز می کنیم.در مقایسه با سایر روشهای قوی مانند رگرسیون متوسط ، تمایز این است که روش پیشنهادی به جای تخمین میانگین مشروط ، با هدف برآورد میانگین شرطی است.ما فقط در توزیع نویز ($ κ> 0 $) به $ (1+κ) $ ($ κ> 0 $) نیاز داریم و مرزهای خطای تعیین شده به محض $ κ κ \ ge 1 $ با نرخ بهینه در حداقل مربعات مطابقت داردبشرما وقتی پیش بینی کننده عملکردی یک لحظه محدود 4-هفتم را داشته باشد ، میزان همگرایی را در احتمال ایجاد می کنیم و نمونه محدودی محدود با دم نمایی محدود می شود که پیش بینی کننده عملکردی گاوسی باشد ، از نظر خطای پیش بینی و خطای L^2 $.نتایج همچنین به مورد تخمین عملکردی در فضای هسته ای تولید مثل هیلبرت (RKHS) گسترش می یابد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
