Înregistrare dovezi metodologice

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

Înregistrare sursă

Citările sunt copiate integral din înregistrarea sursă a metodei. Nu se inferă nicio verificare la nivel de afirmație din acestea.

Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation)

Înregistrare metodologică taxonomică · 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

Deschide metoda completă

Afirmații curate

Afirmațiile sunt stocate în registrul dovezilor, fiecare cu propria evaluare.

Încă nu există afirmații curate

Această vizualizare nu inventează o evaluare a afirmației dacă registrul nu conține una.

Metode conexe

Generate din graful metodelor și afișate ca relații sugerate automat — nu se inferă nicio afirmație de dovadă.

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.