Запись доказательств метода

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

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation)

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

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.