Bayesian Ridge Regression
Bayesian Ridge Regression on kujutab endast ridge regressiooni probabilistlikku formuleeringut, mille võttis 1992. aastal kasutusele David J. C. MacKay. Selles mudelis ei määra regularisatsioonitugevust ja müra täpsust analüütik ise, vaid need hinnatakse automaatselt, maksimeerides vaadeldud andmete marginaalset tõenäosust (tõestust). Tulemuseks on täielik posterioorne jaotus regressioonikaalude üle koos kalibreeritud ennustusintervallidega.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/bayesian-ridge-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Elastic NetMasinõpe↔ compare
- Lasso-regressioonMasinõpe↔ compare
- Ridge RegressionMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →