Bajezijanska Ridž regresija
Bajezijanska Ridž regresija je probabilistička formulacija Ridž regresije, koju je uveo Dejvid J. C. MekKej 1992. godine, a u kojoj jačina regularizacije i preciznost šuma nisu fiksirani od strane analitičara, već se procenjuju automatski maksimiziranjem marginalne verodostojnosti (evidence) posmatranih podataka. Rezultat je potpuna posteriorna distribucija preko regresionih težina, zajedno sa kalibrisanom prediktivnom nesigurnošću.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ridge Regression (MacKay Probabilistic Regularisation). ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Elastična mrežaMašinsko učenje↔ compare
- Regresija LasoMašinsko učenje↔ compare
- Rigidna regresijaMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →