Запис о доказима методе

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

Изворни запис

Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.

Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation)

Таксономски запис методе · 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

Отвори пуну методу

Куроване тврдње

Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.

Још увек нема курованих тврдњи

Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.

Сродне методе

Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.

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.