Meetodi tõendite kirje

Bayesian Ridge Regression

Bayesian Ridge Regression is a probabilistic formulation of ridge regression, introduced by David J. C. MacKay in 1992, in which the regularisation strength and noise precision are not fixed by the analyst but are instead estimated automatically by maximising the marginal likelihood (evidence) of the observed data. The result is a full posterior distribution over the regression weights together with calibrated predictive uncertainty.

Sources recorded, not reviewed

Allikakirje

Tsiteeringud kopeeritud meetodi allikakirjest sõna-sõnalt. Nendest ei saa järeldada väidete tasemel kinnitust.

Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation)

Taksonoomiline meetodikirje · bayesian / machine-learning

MacKay, D. J. C. (1992). Bayesian Interpolation. Neural Computation, 4(3), 415–447. · DOI 10.1162/neco.1992.4.3.415
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 3). Springer. · ISBN 978-0-387-31073-2

Ava täielik meetod

Kureeritud väited

Väited on salvestatud tõendite registrisse, igal oma hinnanguga.

Kureeritud väiteid veel pole

See vaade ei loo väite hinnangut, kui registris seda pole.

Seotud meetodid

Genereeritud meetodigraafist ja kuvatud masina soovitatud seostena – väiteid ei järeldata.

Used in the same domainElastic Netmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainLasso Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Used in the same domainRidge Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.