Módszerbizonyíték rekord

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

Forrásrekord

A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.

Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation)

Taxonómiai módszerrekord · 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

Teljes módszer megnyitása

Kurált állítások

Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.

Még nincsenek kurált állítások

Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.

Kapcsolódó módszerek

A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.

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.