बायेसियन रिज रिग्रेशन
बायेसियन रिज रिग्रेशन, रिज रिग्रेशन का एक संभाव्य सूत्रीकरण है, जिसे 1992 में डेविड जे. सी. मैके द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जिसमें नियमितीकरण शक्ति और शोर परिशुद्धता विश्लेषक द्वारा निश्चित नहीं होते हैं, बल्कि देखे गए डेटा की सीमांत संभावना (साक्ष्य) को अधिकतम करके स्वचालित रूप से अनुमानित किए जाते हैं। इसका परिणाम प्रतिगमन भार पर पूर्ण पश्च वितरण के साथ-साथ अंशांकित पूर्वानुमानित अनिश्चितता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- इलास्टिक नेटमशीन अधिगम↔ compare
- लासो रिग्रेशनमशीन अधिगम↔ compare
- रिज रिग्रेशनमशीन अधिगम↔ compare