Video: Paano gumagana ang Bayesian regression?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Nasa Bayesian viewpoint, bumubuo kami ng linear regression gamit ang mga pamamahagi ng posibilidad sa halip na mga pagtatantya ng punto. Ang modelo para sa Bayesian Linear Regression na may sample na tugon mula sa isang normal na distribusyon ay : Ang output, y ay nabuo mula sa isang normal (Gaussian) Distribusyon na nailalarawan sa pamamagitan ng isang mean at pagkakaiba.
Kung isasaalang-alang ito, ang linear regression ba ay Bayesian?
Sa mga istatistika, Bayesian linear regression ay isang diskarte sa linear regression kung saan ang pagsusuri sa istatistika ay isinagawa sa loob ng konteksto ng Bayesian hinuha.
Kasunod nito, ang tanong ay, para saan ginagamit ang panuntunan ng Bayes? Bayes ' teorama , pinangalanan pagkatapos ng ika-18 siglong British mathematician na si Thomas Bayes , ay isang mathematical formula para sa pagtukoy ng conditional probability. Ang teorama nagbibigay ng paraan upang baguhin ang mga kasalukuyang hula o teorya (mga probabilidad sa pag-update) na binigyan ng bago o karagdagang ebidensya.
Katulad nito, maaari mong itanong, ano ang modelo ng Bayesian?
A Modelong Bayesian ay isang istatistika modelo kung saan ginagamit mo ang posibilidad upang kumatawan sa lahat ng kawalan ng katiyakan sa loob ng modelo , kapwa ang kawalan ng katiyakan tungkol sa output ngunit pati na rin ang kawalan ng katiyakan tungkol sa input (aka mga parameter) sa modelo.
Paano mo binibigyang kahulugan ang mga coefficient ng regression?
Isang positibong koepisyent ay nagpapahiwatig na habang ang halaga ng independent variable ay tumataas, ang mean ng dependent variable ay may posibilidad ding tumaas. Isang negatibo koepisyent nagmumungkahi na habang tumataas ang independyenteng baryabol, may posibilidad na bumaba ang dependent na baryabol.
Inirerekumendang:
Ano ang regularized linear regression?
Regularisasyon. Ito ay isang anyo ng regression, na pumipigil/nag-regularize o nagpapaliit sa mga pagtatantya ng koepisyent patungo sa zero. Sa madaling salita, pinipigilan ng pamamaraang ito ang pag-aaral ng mas kumplikado o nababaluktot na modelo, upang maiwasan ang panganib ng overfitting. Ang isang simpleng ugnayan para sa linear regression ay ganito ang hitsura
Ano ang ML regression?
Ang regression ay isang ML algorithm na maaaring sanayin upang mahulaan ang tunay na bilang na mga output; tulad ng temperatura, presyo ng stock, atbp. Ang regression ay batay sa isang hypothesis na maaaring linear, quadratic, polynomial, non-linear, atbp. Ang hypothesis ay isang function na nakabatay sa ilang nakatagong parameter at mga halaga ng input
Ano ang pamamaraan ng regression tree?
Ang pangkalahatang pamamaraan ng pagbuo ng regression tree ay nagbibigay-daan sa mga variable ng pag-input na maging isang pinaghalong tuluy-tuloy at kategoryang mga variable. Ang isang Regression tree ay maaaring ituring bilang isang variant ng mga decision tree, na idinisenyo upang tantiyahin ang mga function na may tunay na halaga, sa halip na gamitin para sa mga pamamaraan ng pag-uuri
Ano ang problema sa regression sa machine learning?
Ang isang problema sa regression ay kapag ang output variable ay isang tunay o tuloy-tuloy na halaga, tulad ng "suweldo" o "timbang". Maraming iba't ibang mga modelo ang maaaring gamitin, ang pinakasimpleng ay ang linear regression. Sinusubukan nitong magkasya ang data sa pinakamahusay na hyper-plane na dumadaan sa mga puntos
Ano ang pagsusuri ng regression tree?
Ang pagsusuri ng regression tree ay kapag ang hinulaang resulta ay maaaring ituring na isang tunay na numero (hal. ang presyo ng isang bahay, o ang tagal ng pananatili ng isang pasyente sa isang ospital)