yi = the observed data value, fi =

yi = the observed data value, fi = the predicted value from the fit, and wi = the weighting applied to each data point, typically, wi = 1. The ultimate goal is to therefore assemble a set of modeled weights that will minimize MSE when used as a measurement of fit. However, if sigmoid functions are used, no closed-form solution for minimizing MSE exists (Larose, 2004).

Kết quả (Việt) 1:

Yi = giá trị dữ liệu quan sát, fi = giá trị dự đoán từ phù hợp và wi = cân được áp dụng cho mỗi điểm dữ liệu, thông thường, wi = 1. Mục tiêu cuối cùng là do đó lắp ráp một tập hợp các mô hình trọng lượng sẽ giảm thiểu MSE khi sử dụng như một thước đo của sự phù hợp. Tuy nhiên, nếu hàm sigmoid được sử dụng, không có hình thức đóng cửa giải pháp để giảm thiểu MSE tồn tại (Larose, 2004).

Kết quả (Việt) 2:

yi = giá trị dữ liệu quan sát, fi = giá trị dự đoán từ phù hợp, và wi = tỷ trọng áp dụng cho mỗi điểm dữ liệu, thông thường, wi = 1. Mục tiêu cuối cùng là do đó để lắp ráp một bộ trọng lượng theo mô hình đó sẽ giảm thiểu MSE khi được sử dụng như một phép đo phù hợp. Tuy nhiên, nếu chức năng sigmoid được sử dụng, không có giải pháp hình thức đóng để giảm thiểu MSE tồn tại (Larose, 2004).