ベイズ線形回帰：2022年の関数と実際のアプリケーションとは

線形回帰とは何ですか？

線形回帰は、気づいた情報に直接条件を当てはめることにより、2つの要因間の関係を示しようとします。 1つの変数は例示的な変数と見なされ、もう1つの変数は必要な変数と見なされます。 たとえば、モデラーは、まっすぐな再発モデルを利用して、多くの人々を彼らの彫像に関連付ける必要があります。

次のステップは、ベイズ線形方程式とは何か、そしてそれをどのように計算して目的の結果を得ることができるかを知ることです。

さて、ベイズ線形方程式とは何ですか？

したがって、ベイズ回帰法について話すとき、回帰パラメーター全体の分布を提供するため、非常に強力な方法であることがわかります。 不十分なデータまたは不均等な分散データを計算するために、ベイズ線形回帰は自然なメカニズムを提供します。

係数に事前分布を配置して、データが存在しない場合に事前分布をデータの代わりに使用できるようにすることができます。 統計分析は、統計におけるベイズ線形回帰のベイズインターフェースの条件下で実行されます。

線形回帰を考案するために、点推定の代わりに確率分布を使用します。

出力は、通常の回帰手法ではなく、確率分布から得られます。 ベイズ線形回帰の目標は、モデルパラメーターの代わりに事後確率を見つけることです。

モデルパラメータは、分布から発生することになっています。

後部式は

事後=（尤度*事前）/正規化

上記の方程式は、ベイズの定理に似ています。

ソース

ベイズ線形回帰の実際のアプリケーション

次のグラフによると、線形回帰とベイズ回帰は同じ予測を生成できます。

ソース

ソース

最後のグラフでは、予測分布が濃い色の内側にある場合はデータの密度が高く、データの密度が低い領域にある場合は密度が低いと見なすことができます。

ベイズ回帰の利点について話しましょう：

• ベイズ処理の助けを借りて、点推定の代わりに完全な種類の推論解を取得できます。
• データセットのサイズが小さい場合に効率的に機能します。
• これはオンライン形式の学習に非常に適していますが、バッチ学習の形式では、データセット全体があります。
• これは非常に強力でテスト済みのアプローチです。

それでは、ベイズ線形回帰の欠点について話しましょう。

• データセットに大量のデータが含まれていると、効率的に機能しません。
• モデルの推測には時間がかかる場合があります。

読む：線形プロジェクトのアイデアとトピック

結論

したがって、ベイズ線形回帰の強力な方法が何であるかがわかります。 ベイズ線形回帰では多くの利点が得られ、不十分または不十分な分散データを計算するための自然なメカニズムの1つです。

ベイジアンの視点は、世界を見る本能的な形です。 その頻繁な対応物に対して、ベイズ推定は非常に便利な代替物を装飾することができます。 データサイエンス、機械学習など、さまざまな分野で使用されています。 多くの問題を解決できる助けを借りて、さまざまなモデルを構築するのに役立ちます。

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