Yöntem seçimi için iyi çerçeveler nelerdir?

Metot seçimi için teorik çerçevelere bakıyorum (not: model seçimi değil) ve çok az sistematik, matematiksel olarak motive edilmiş iş buldum. 'Yöntem seçimi' ile, bir soruna veya problem türüne göre uygun (veya daha iyi, optimal) yöntemi ayırt etmek için bir çerçeve kastediyorum.

Bulduğum şey, parça parça ise, belirli yöntemler ve bunların ayarlanması (Bayes yöntemlerinde önceki seçim) ve önyargı seçimi yoluyla yöntem seçimi (örn. Endüktif Politika: Önyargı Seçimi Pragmatikleri ) üzerinde çalışmak önemlidir . Makine öğreniminin gelişiminin bu ilk aşamasında gerçekçi olmayabilirim, ancak ölçek teorisine göre kabul edilebilir dönüşümler ve testler reçetelemede ölçüm teorisinin yaptığı gibi bir şey bulmayı umuyordum , sadece öğrenme problemleri alanında büyük yazdı.

Herhangi bir öneri?

machine-learning methodology theory

— John L. Taylor
kaynak

Model seçimi modelselection.org (son 20 yılda istatistikte gündem konusu) ve yöntem seçimi arasındaki fark nedir ?

— robin girard

Model seçimi tipik olarak, bir dağılım ailesi içindeki modellerin uyumlarına ve kullanılan parametrelerin sayısını (a la AIC ve BIC) cezalandırmasına bağlı olarak puanlanmasını içerirken, yöntem seçimi daha geneldir. Yöntem seçimi, arka plan bilgisine sahip olduğumuz (değişkenlerin bilindiği (örn. Bağımsızlık, veri tipi) ve yardımcı varsayımların yapıldığı (örn. Normallik, homoscedastisite) bir sorunla (örn. Test, sınıflandırma, tahmin) karşı karşıya kalmayı içerir. ve bir yöntem

— John L. Taylor

Şimdi ölçüm türü, yakınsama sonuçları, iyimserlik ve zaman / mekan karmaşıklığı çizgileri boyunca matematiksel reçeteler var, ancak bildiğim sistematik uygulamaları için bir çerçeve yok, bu yüzden soru.

— John L. Taylor

Daha fazla ayrıntı içeren bir yöntem seçimi örneği verebilir misiniz (bir sayfaya veya kağıda bağlantı iyi olabilir), bu daha doğru bir şekilde anlamama yardımcı olabilir. Şimdiden teşekkürler

— Robin Girard

Yukarıda belirtilen makale genel olarak yöntem seçimini ele almaktadır. Spesifik örnekler ve daha fazla ayrıntıya gelince, belirli meta-metodolojik disiplinler (ölçüm teorisi, algoritmik öğrenme teorisi, istatistiksel öğrenme teorisi, karmaşıklık teorisi) arasında dağılmış olarak bulunabilirler, ancak ben sistematik bir tedavi, dolayısıyla soru bulamadım. Bu konuları genel olarak tartışmak isterseniz bana gmail'de johnnylogic adresinden e-posta gönderebilirsiniz.

— John L. Taylor

John, önerimin yardımcı olabileceğinden emin değilim. Ancak, her durumda Harvey Motulsky'nin Sezgisel Biyoistatistik kitabı yardımcı olabilir. Bölüm 37 'Bir Test Seçme', sayfa 298'de veri setinin doğasını ve hangi istatistiksel yöntemi kullanmanız gerektiğini ele aldığınızı bildiren oldukça iyi bir tablo var. Amazon bu kitapta arama yapmanıza izin veriyor.

İyi şanslar.

— sympa
kaynak