Bayesovská hrebeňová regresia
Bayesovská hrebeňová regresia je pravdepodobnostná formulácia hrebeňovej regresie, ktorú v roku 1992 zaviedol David J. C. MacKay, v ktorej sa sila regularizácie a presnosť šumu nestanovujú analytikom, ale odhadujú sa automaticky maximalizáciou marginálnej vierohodnosti (evidencie) pozorovaných údajov. Výsledkom je úplná posteriorná distribúcia regresných váh spolu s kalibrovanou prediktívnou neurčitosťou.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation). ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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 NetStrojové učenie↔ compare
- Regresia LassoStrojové učenie↔ compare
- Regresia RidgeStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →