محاضرة علمية بجامعة البصرة عن الجزء الثاني الدراسية حول نماذج الانحدار اللامعلمي

تم التطرق في الجزء الأول من الحلقة الدراسية إلىنماذج الانحدار اللامعلمي وطرائق معالجتها وبعض خصائص هذه النماذج ، وفي هذا الجزء (الثاني) سيتم توضيح طرائق تمهيد الأنموذج اللامعلمي Smoothing Techniques))، حيث يتم الاعتماد في تحديد كمية التمهيد من خلال معايير اختيار المعلمة الممهدة (Smoothing Parameter) وسيتم تسليط الضوء في هذا الجزء على طرائق النماذج اللامعلمية التي تنطلق من مفهوم المعدل الموضعي الموزون(Locally Weighted Averaging) وهي (Kernel Methods)والتي تهدف إلى تقدير الدالة اللامعلمية بصورة موضعية من خلال تحديد جوار حول النقطة المراد إيجاد قيمة التقدير عندها يتم تحديد هذا الجوار من خلال (Smoothing Parameter) او من خلال (Bandwidth) اما الوزن فيتم تحديده من خلال دالة وزن (Weight Function) يعتمد شكلها على دالة (Kernel) مع معلمة تمهيد تتحكم بعرض الجوار في دالة (Kernel) كما تطرقت الحلقة إلى طرائق الشريحة للنمذجة اللامعلمية (Splines Methods) والتي تفرض شروط إضافية لتقريب نموذج الانحدار اللامعلمي وهي ان تكون الدالة مستمرة ولها مشتقات مستمرة من رتبة معينة عند نقاط الاتصال(Knots).