文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

贝叶斯岭回归与自动相关性判定回归的区别？

贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge Regression）和自动相关性判定回归（Automatic Relevance Determination Regression）是两种常见的回归算法，它们在模型建立和参数估计上存在一些区别。

  1. 贝叶斯岭回归： 贝叶斯岭回归是一种基于贝叶斯统计理论的回归方法。它引入了岭回归的惩罚项，通过最大化后验概率来估计模型参数。贝叶斯岭回归可以有效地处理高维数据和共线性问题，具有较好的稳定性和泛化能力。

区别：

  • 贝叶斯岭回归使用了先验分布来对模型参数进行约束，通过最大化后验概率来估计参数，从而得到更稳定的结果。
  • 贝叶斯岭回归可以通过调整超参数来控制模型的复杂度，从而在模型的偏差和方差之间取得平衡。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了丰富的人工智能和大数据分析产品，可以用于支持贝叶斯岭回归算法的实现和应用。以下是一些相关产品和链接地址：

  • 人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
  • 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/mls）
  • 数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
  1. 自动相关性判定回归： 自动相关性判定回归是一种基于贝叶斯统计理论的回归方法，它通过自动选择特征的相关性来建立回归模型。该方法可以自动判定哪些特征对目标变量的预测具有重要性，从而减少不相关特征的影响，提高模型的预测性能。

区别：

  • 自动相关性判定回归在模型建立过程中自动选择特征的相关性，从而减少了不相关特征对模型的影响，提高了模型的预测性能。
  • 自动相关性判定回归可以通过调整超参数来控制特征的选择过程，从而在模型的复杂度和预测性能之间取得平衡。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了多个与自动相关性判定回归相关的产品，可以用于特征选择和模型建立。以下是一些相关产品和链接地址：

  • 机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/mls）
  • 数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
  • 数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:贝叶斯岭回归带JAGS的纵向分层贝叶斯回归基于Tensorflow概率的贝叶斯Logistic回归如何使用特定的数据集列使用贝叶斯岭回归绘制曲线拟合贝叶斯Beta回归模型-- jags中的错误:无效的父值使用PyMC3的分层贝叶斯线性回归速度非常慢基于Polya-Gamma方案的贝叶斯logistic回归CRAN软件包R中比例或比率响应变量(0,1)的贝叶斯回归预处理编译开发验证码加载不出
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

Directly applying Bayesian ridge regression直接使用贝叶斯岭回归

在使用岭回归解决线性回归方法的不足之处时，我们讨论了岭回归在最优点与施加限制之间的联系。我们也讨论了贝叶斯对先验概率的系数方面的解，其均值为0并且集中在先验密度附近。...岭回归和Lasso回归都能够通过一个与贝叶斯模型最优模型相反的模型来理解，只有贝叶斯岭回归被scikit-learn执行。...for location and scale. 1e-06 is the default parameterization of BayesianRidge in scikit-learn: 对于贝叶斯岭回归...γ分布是很有弹性的分布，这里有一些不同形状的γ分布，它们是被给与不同参数化技术的基本值和缩放，1e-06是scikit-learn定义的贝叶斯岭回归的参数。...像我之前提到的，这里也有Lasso回归的一个贝叶斯的解，想象我们设置系数的初始值，记得他是自动随机数。

1.5K10

入门 | 贝叶斯线性回归方法的解释和优点

选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法，并对后者进行了详细的介绍，分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征...本文是我介绍贝叶斯线性回归的一次尝试。我会对线性回归的频率派方法做一个简要的回顾，介绍贝叶斯解释（Bayesian interpretation），并查看将其应用于简单数据集的结果。...然而，如果有一个很小的数据集，我们可能希望将估计表示为一个可能值的分布。这就是贝叶斯估计起作用的地方。 贝叶斯线性回归 从贝叶斯学派的观点来看，我们使用概率分布而非点估计来构建线性回归。...与 OLS 相比，我们有一个模型参数的后验分布，它与数据的似然和参数的先验概率的乘积成正比。在此，我们可以看到贝叶斯线性回归主要的两个好处。...贝叶斯线性回归反映了贝叶斯学派处理问题的框架：我们先构造一个初始的估计，并且随着收集到更多的数据，不断改进估计。

1.1K80

    • MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

    p=25453 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。...贝叶斯估计，像最大似然法一样，以初始猜测为起点，然后以迭代的方式运行，每一步都从后验分布中产生模拟抽样，然后纠正这些抽样，直到最后达到某个目标，或平稳分布。这一部分是关键，与经典的统计学不同。...然而，贝叶斯方法曾经需要很长的时间，即使是像这样的标准回归，这也许是贝叶斯分析在过去几十年里才流行起来的主要原因；我们根本没有机器来有效地做这件事。...bets = extract$beta 除了制作数据列表和产生特定语言的模型代码的初始设置之外，相对于标准模型，运行贝叶斯回归模型并不一定需要太多的时间。...---- 本文摘选《R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较》。

    97110

    ​通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE

    贝叶斯优化是AutoML中的重要概念，近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。.../ Expected Improvement (EI) 不同的概率分布建模策略 ① 基于GPR的贝叶斯优化 ② 基于TPE的贝叶斯优化 GPR vs....SMBO是贝叶斯优化的一种具体实现形式，所以下文中我们可能会直接把SMBO跟贝叶斯优化混着说。...SMBO的框架是这样的： SMBO框架伪代码 其中各个符号的意思如下： image.png 所以，总体步骤如下： image.png 所以，不同的贝叶斯优化方法，主要区别在： 用何种概率模型对历史进行建模...① 基于GPR的贝叶斯优化 高斯过程回归，是基于高斯过程的贝叶斯推断方法。 高斯过程，就是一个高斯分布的随机过程。我们对x和y做的一个先验假设：每一个对应的，都是一个高斯分布。

    3.1K42

    使用python手写Metropolis-Hastings算法的贝叶斯线性回归

    在学习贝叶斯计算的解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟时，最简单的方法是使用PyMC3，构建模型，调用Metropolis优化器。...贝叶斯线性回归包含了几十个概念和定义，这使得我们的整个研究成为一种折磨，并且真正发生的事情。...算法介绍 假设θ=[a,b，σ]是算法上面的参数向量，θ '是一组新参数的建议，MH比较参数(θ '和θ)的两个竞争假设之间的贝叶斯因子(似然和先验的乘积)，并通过条件建议分布的倒数缩放该因子。...然后将该因子与均匀分布的随机变量的值进行比较。这给模型增加了随机性，使不可能的参数向量有可能被探索，也可能被丢弃(很少)。 这听起来有点复杂，让我们从头一步一步对它进行代码的实现。...在可视化中，每 10 步显示一次 MH 的行为： 红点代表当前的建议提案，红点周围的灰色区域表示与平均值相差 3 个标准差的建议分布（正态）。

    63010

    数据分享|R语言交互可视化分析Zillow房屋市场：arima、VAR时间序列、XGBoost、主成分分析、LASSO报告

    分析波士顿住房数据实例 R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析...R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例...R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择SSVS...估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC...：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

    21330

    R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

    p=11617 ---- 在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。...贝叶斯模型 假设我们有一个样本量的主题。贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分布中提取的 ，通过使用恒等矩阵，我们假设独立的观察结果。 ? 到目前为止，这与多元正态回归相同。...贝叶斯模型是通过指定为一个先验分布得到 。在此示例中，我将在以下情况下使用 先验值 ? block Gibbs 在对采样器进行编码之前，我们需要导出Gibbs采样器的 每个参数的后验条件分布。 ?...似乎能够获得这些参数的合理后验估计。为了确保贝叶斯估计器正常工作，我对1,000个模拟数据集重复了此过程。 这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。...这个想法将贝叶斯线性回归推广到贝叶斯GLM。 在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。

    76820

    MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较|附代码数据

    p=25453 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型 为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。...贝叶斯估计，像最大似然法一样，以初始猜测为起点，然后以迭代的方式运行，每一步都从后验分布中产生模拟抽样，然后纠正这些抽样，直到最后达到某个目标，或平稳分布。这一部分是关键，与经典的统计学不同。...然而，贝叶斯方法曾经需要很长的时间，即使是像这样的标准回归，这也许是贝叶斯分析在过去几十年里才流行起来的主要原因；我们根本没有机器来有效地做这件事。...bets = extract$beta 除了制作数据列表和产生特定语言的模型代码的初始设置之外，相对于标准模型，运行贝叶斯回归模型并不一定需要太多的时间。...---- 本文摘选 《 R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。

    52930

    R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

    候选分布 Q（X'| X）是给定的候选X的状态X'的条件概率， 和 接受分布 α（x'| x）的条件概率接受候选的状态X'-X'。我们设计了接受概率函数，以满足详细的平衡。...---- 属性 Metropolis-Hastings算法的一个有趣特性是它 仅取决于比率 ? 是候选样本x'与先前样本xt之间的概率， ? 是两个方向（从xt到x'，反之亦然）的候选密度之比。...x <- 3*a/b vec[1] <- x 选择方案 如果候选密度与目标分布P（x）的形状匹配，即q（x'| xt）≈P（x'）q（x'|），则该算法效果最佳。xt）≈P（x'）。...---- 示例2：回归的贝叶斯估计 Metropolis-Hastings采样用于贝叶斯估计回归模型。 ?...posterior <- function(param){ return (likelihood(param) + prior(param)) } Metropolis算法 该算法是从 后验密度中采样最常见的贝叶斯统计应用之一

    1.2K20

    详解贝叶斯学派与频率学派的区别和联系

    首先，我先抛出一个总的观点：贝叶斯学派和频率学派需要辩证去看，没有对错。两个学派就像太极一样，所谓你中有我，我中有你，相辅相成，相互成就。 下面分别阐述二者的联系和区别，如果有启发还请给我点个赞。...贝叶斯学派 1、贝叶斯学派的核心思想 相对于频率学派，贝叶斯学派思想恰恰相反。 贝叶斯认为待估计值的概率是随机的变量，而用来估计的数据反过来是确定的常数，讨论观测数据的概率分布才是没有意义的。...贝叶斯加强理解 为了加强理解，我现在把上面贝叶斯的公式做一个简单的变换： P ( A ∣ B ) = P ( B ∣ A ) P ( A ) P ( B ∣ A ) P ( A ) + P ( B...当然对于贝叶斯的理论还有很多东西可以研究，真的非常强大。如果机器学习从判别式和生成式的角度考虑又是一庞大的分类。...在此提供一本书籍：经典书最新版《贝叶斯数据分析(第三版)》 总结 我觉得这是个值得反复琢磨，很有意思的事情。

    83821

    人工智能-机器学习总结

    ，当误差函数服从正态分布时，它与最大似然估计等价； 多元线性回归问题也可以用最小二乘法求解，但极易出现过拟合现象； 岭回归和 LASSO 回归分别通过引入二范数惩罚项和一范数惩罚项抑制过拟合。...image 大道至简：朴素贝叶斯方法 ---- 朴素贝叶斯方法的基本原理，其要点如下： 朴素贝叶斯方法利用后验概率选择最佳分类，后验概率可以通过贝叶斯定理求解； 朴素贝叶斯方法假定所有属性相互独立，基于这一假设将类条件概率转化为属性条件概率的乘积...； 朴素贝叶斯方法可以使期望风险最小化； 影响朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。...； 在一定条件下，逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器是等价的； 多分类问题时可以通过多次使用二分类逻辑回归或者使用 Softmax 回归解决。...image 步步为营，有章可循：决策树 ---- 决策树的基本原理，其要点如下： 决策树是包含根节点、内部节点和叶节点的树结构，通过判定不同属性的特征来解决分类问题； 决策树的学习过程包括特征选择、决策树生成

    1.9K70

    PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

    的岭回归和自适应LASSO回归可视化R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析基于R语言实现LASSO回归分析R语言用...抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据R语言中的block Gibbs...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

    50500

    PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

    的岭回归和自适应LASSO回归可视化R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析基于R语言实现LASSO回归分析R语言用...抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据R语言中的block Gibbs...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

    65500

    PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

    的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析 基于R语言实现LASSO回归分析...,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings...采样算法示例 R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC...：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型 R

    39210

    数据分享|Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测

    分析波士顿住房数据实例 R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化 R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型 R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析...抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数 R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病 R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据 R语言中的block...R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例...R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择SSVS...估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC

    22320

    PYTHON链家租房数据分析：岭回归、LASSO、随机森林、XGBOOST、KERAS神经网络、KMEANS聚类、地理可视化|附代码数据

    的岭回归和自适应LASSO回归可视化R语言Lasso回归模型变量选择和糖尿病发展预测模型R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析基于R语言实现LASSO回归分析R语言用...抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据R语言中的block Gibbs...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型...：贝叶斯估计与模型比较R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例R语言使用Metropolis-Hastings...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化视频：R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型

    43520

    NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别

    3 贝叶斯估计 统计学里有两个大的流派，一个是频率派，一个是贝叶斯派。...2,3部分内容来自： 最大似然估计MLE与贝叶斯估计 4 区别 理解1： 最大似然估计和贝叶斯估计最大区别便在于估计的参数不同，最大似然估计要估计的参数θ被当作是固定形式的一个未知变量，然后我们结合真实数据通过最大化似然函数来求解这个固定形式的未知变量...那么在贝叶斯估计中除了类条件概率密度p(x|w)符合一定的先验分布，参数θ也符合一定的先验分布。我们通过贝叶斯规则将参数的先验分布转化成后验分布进行求解！...理解3： 最大似然是对点估计，贝叶斯推断是对分布估计。 即，假设求解参数θ，最大似然是求出最有可能的θ值，而贝叶斯推断则是求解θ的分布。...参考资料 全概率公式 贝叶斯公式的直观理解(先验概率/后验概率) 最大似然估计MLE与贝叶斯估计 贝叶斯估计和极大似然估计到底有何区别

    3.3K20

    不确定性：用贝叶斯线性回归通向更好的模型选择之路

    可以使得贝叶斯线性回归的操作更加简单。...该证据由于一个时常被称为贝叶斯奥卡姆剃刀定律的效应会自动考虑模型的复杂程度（可参见David MacKay的著作中第28章的范例） ◆模型的先验概率 在看到数据前，通常你只需要考虑所有模型的可能性是相等的...产生这个差异的一个主要原因是贝叶斯预测考虑了所有后验分布中模型参数的相关性，并把该相关性应用于预测使得预测区间可以缩小一点。...这两个过程的主要区别是，在贝叶斯分析的过程中完全不需要对有多个项的模型手动应用惩罚：这是因为当考虑到所有可能性并确定它们的概率后自然会舍弃的结果。...如果你还对BayesianLinearRegression使用的底层数学感兴趣的话，你可以查阅维基百科的贝叶斯线性回归、贝叶斯多元回归和共轭先验。

    1.4K20

    机器学习和深度学习中值得弄清楚的一些问题

    SIGAI-AI学习交流群的目标是为学习者提供一个AI技术交流与分享的平台。 导言 SIGAI飞跃计划第一期已经进行4周了，在这4周的学习中，同学们提出了不少好问题。...问题2 L1和L2正则化的选定标准？ 这个问题没有理论上的定论。在神经网络中我们一般选择L2正则化。以线性回归为例，使用L2正则化的岭回归和和使用L1正则化的LASSO回归都有应用。...问题3 什么时候用朴素贝叶斯，什么时候用正态贝叶斯？ 一般我们都用朴素贝叶斯，因为它计算简单。...除非特征向量维数不高、特征分量之间存在严重的相关性我们才用正态贝叶斯，如果特征向量是n维的，正态贝叶斯在训练时需要计算n阶矩阵的逆矩阵和行列式，这非常耗时。...梯度下降法的改进型，本质上都只用了梯度即一阶导数信息，区别在于构造更新项的公式不同。 问题14 牛顿法的总结 1.不能保证每次迭代函数值下降。 2.不能保证收敛。 3.学习率的设定-直线搜索。

    46010

    R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

    贝叶斯模型 假设我们有一个样本量的主题。贝叶斯多元回归假设该向量是从多元正态分布中提取的 ，通过使用恒等矩阵，我们假设独立的观察结果。 到目前为止，这与多元正态回归相同。...则将概率最大化可得出以下解 ： 贝叶斯模型是通过指定为一个先验分布得到 。...为了确保贝叶斯估计器正常工作，我对1,000个模拟数据集重复了此过程。 这将产生1,000组后验均值和1,000组95％置信区间。平均而言，这1000个后验均值应以真实值为中心。...这个想法将贝叶斯线性回归推广到贝叶斯GLM。 在本文中概述的线性情况下，可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反，假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。...如果数据是分类的（例如，每个受试者有多个观察结果），我们可以使用反Wishart分布来建模整个协方差矩阵。 ---- 本文选自《R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归》。

    62830
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券