贝叶斯线性回归：什么是 2022 年的函数和现实生活应用

什么是线性回归？

线性回归试图通过将直接条件拟合到注意到的信息来显示两个因素之间的联系。 一个变量被视为说明性变量，而另一个变量被视为需要变量。 例如，建模者应该使用直接复发模型将大量人员与他们的雕像联系起来。

现在下一步是了解贝叶斯线性方程是什么以及如何计算它以获得所需的结果。

现在，什么是贝叶斯线性方程？

因此，当我们谈论贝叶斯回归方法时，我们知道它是一种非常强大的方法，因为它们为我们提供了回归参数的整个分布。 为了计算不充分的数据或分布不均的数据，贝叶斯线性回归提供了一种自然的机制。

您可以在系数上放置先验，以便如果数据不存在，则先验可以代替数据。 统计分析是在统计中贝叶斯线性回归中的贝叶斯接口条件下进行的。

我们使用概率分布而不是点估计来设计线性回归。

输出是通过概率分布实现的，而不是通常的回归技术。 贝叶斯线性回归的目标是找到后验而不是模型参数。

模型参数应该来自分布。

后验表达式为

后验=（似然*先验）/归一化

上式类似于贝叶斯定理，即

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贝叶斯线性回归的实际应用

根据下图，线性回归和贝叶斯回归可以生成相同的预测。

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在最后一张图中，我们可以假设，如果预测分布在较厚的颜色内，则数据的密度很高，如果在稀缺区域，则可以认为密度较低。

先说一下贝叶斯回归的优势：

• 在贝叶斯处理的帮助下，我们可以检索完整的各种推理解决方案，而不是点估计。
• 它在数据集的小尺寸下有效地工作。
• 它非常适合在线学习形式，而在批量学习形式中，我们拥有整个数据集。
• 这是一种非常强大且经过测试的方法。

现在，让我们谈谈贝叶斯线性回归的缺点。

• 如果数据集包含大量数据，它就不能有效地工作。
• 模型的猜想可能很耗时。

阅读：线性项目想法和主题

结论

因此，我们可以看到贝叶斯线性回归是一种多么强大的方法。 贝叶斯线性回归可以利用许多优点，并且是计算不足或分布不佳的数据的自然机制之一。

贝叶斯观点是看待世界的一种本能形式。 对于它的常见对应物，贝叶斯推理可以修饰一个非常方便的替代品。 它用于数据科学、机器学习等各个领域。 它有助于构建各种模型，借助这些模型我们可以解决许多问题。

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