ลักษณนามเทียบกับตัวแบบเทียบกับตัวประมาณ

ความแตกต่างระหว่างลักษณนามตัวแบบและตัวประมาณคืออะไร?

จากสิ่งที่ฉันสามารถบอกได้:

• ตัวประมาณเป็นตัวทำนายที่พบจากอัลกอริทึมการถดถอย
• ลักษณนามเป็นตัวทำนายที่พบจากอัลกอริทึมการจำแนก
• แบบจำลองสามารถเป็นได้ทั้งตัวประมาณค่าหรือตัวจําแนก

แต่จากการดูทางออนไลน์ดูเหมือนว่าฉันอาจมีคำจำกัดความเหล่านี้ปะปนกัน ดังนั้นอะไรคือข้อ จำกัด ที่แท้จริงในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง?

• ประมาณการ: นี่ไม่ใช่คำที่มีคำจำกัดความที่เข้มงวด แต่มักจะเกี่ยวข้องกับการค้นหาค่าปัจจุบันในข้อมูล หากเราไม่ได้นับการเปลี่ยนแปลงในกระเป๋าอย่างชัดเจนเราอาจใช้การประมาณ ที่กล่าวว่าในการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้บ่อยที่สุดร่วมกับการประมาณค่าพารามิเตอร์หรือการประมาณความหนาแน่น ในทั้งสองกรณีมีข้อสันนิษฐานว่าข้อมูลที่เรามีอยู่ในปัจจุบันมีรูปแบบที่สามารถอธิบายได้ด้วยฟังก์ชั่น ด้วยการประมาณค่าพารามิเตอร์เราเชื่อว่าฟังก์ชั่นเป็นฟังก์ชั่นที่รู้จักที่มีพารามิเตอร์เพิ่มเติมเช่นอัตราหรือค่าเฉลี่ยและเราอาจประเมินมูลค่าของพารามิเตอร์เหล่านั้น ในการประมาณความหนาแน่นเราอาจไม่ได้มีข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับฟังก์ชัน แต่เราจะพยายามประมาณฟังก์ชันโดยไม่คำนึงถึง เมื่อเรามีการประเมินเราอาจมีแบบจำลองความน่าจะเป็นสูงสุด
• ลักษณนาม : นี่หมายถึงประเภทของฟังก์ชั่น (และการใช้ฟังก์ชั่นนั้น) โดยเฉพาะที่การตอบสนอง (หรือช่วงในภาษาการทำงาน) ไม่ต่อเนื่อง เมื่อเปรียบเทียบกับ regressor นี้จะมีการตอบสนองอย่างต่อเนื่อง มีประเภทการตอบสนองเพิ่มเติม แต่สิ่งเหล่านี้เป็นสองประเภทที่รู้จักกันดี เมื่อเราอาจสร้างลักษณนามแล้วเราคาดว่าจะทำนายได้จากภายในขอบเขตที่ จำกัด ของคลาสที่เวกเตอร์ของข้อมูลมีแนวโน้มที่จะบ่งบอก เป็นตัวอย่างซอฟต์แวร์จดจำเสียงอาจบันทึกการประชุมและพยายามบันทึกตามเวลาที่กำหนดซึ่งมีผู้เข้าร่วมประชุมจำนวน จำกัด กำลังพูด การสร้างซอฟต์แวร์นี้เราจะให้หมายเลขที่ผู้เข้าร่วมแต่ละรายระบุไว้เท่านั้นและพยายามจำแนกหมายเลขนั้นสำหรับแต่ละส่วนของคำพูด
• model : model เป็น function (หรือกลุ่มของฟังก์ชั่น pooled) ที่คุณอาจยอมรับหรือปฏิเสธว่าเป็นตัวแทนของปรากฏการณ์ของคุณ คำนี้เกิดจากแนวคิดที่ว่าคุณอาจใช้ความรู้ในโดเมนเพื่ออธิบาย / ทำนายปรากฏการณ์แม้ว่าจะไม่จำเป็นก็ตาม แบบจำลองที่ไม่ใช่พารามิเตอร์อาจได้มาจากข้อมูลที่อยู่ในมือ แต่ผลลัพธ์ก็มักจะเรียกว่าแบบจำลอง คำศัพท์นี้เน้นถึงความจริงที่ว่าสิ่งที่สร้างขึ้นเมื่อแบบจำลองได้ถูกสร้างขึ้นไม่ใช่ความจริง แต่เป็นเพียงแค่ 'แบบจำลอง' แห่งความเป็นจริงเท่านั้น ดังที่จอร์จบ็อกซ์บอกว่า " ทุกรุ่นผิด แต่มีประโยชน์ " การมีแบบจำลองช่วยให้คุณทำนายได้ แต่นั่นอาจไม่ใช่จุดประสงค์ของมัน มันสามารถใช้เพื่อจำลองหรืออธิบายได้