貝葉斯線性回歸：什麼是 2022 年的函數和現實生活應用

什麼是線性回歸？

線性回歸試圖通過將直接條件擬合到注意到的信息來顯示兩個因素之間的聯繫。 一個變量被視為說明性變量，而另一個變量被視為需要變量。 例如，建模者應該使用直接復發模型將大量人員與他們的雕像聯繫起來。

現在下一步是了解貝葉斯線性方程是什麼以及如何計算它以獲得所需的結果。

現在，什麼是貝葉斯線性方程？

因此，當我們談論貝葉斯回歸方法時，我們知道它是一種非常強大的方法，因為它們為我們提供了回歸參數的整個分佈。 為了計算不充分的數據或分佈不均的數據，貝葉斯線性回歸提供了一種自然的機制。

您可以在係數上放置先驗，以便如果數據不存在，則先驗可以代替數據。 統計分析是在統計中貝葉斯線性回歸中的貝葉斯接口條件下進行的。

我們使用概率分佈而不是點估計來設計線性回歸。

輸出是通過概率分佈實現的，而不是通常的回歸技術。 貝葉斯線性回歸的目標是找到後驗而不是模型參數。

模型參數應該來自分佈。

後驗表達式為

後驗=（似然*先驗）/歸一化

上式類似於貝葉斯定理，即

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貝葉斯線性回歸的實際應用

根據下圖，線性回歸和貝葉斯回歸可以生成相同的預測。

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在最後一張圖中，我們可以假設，如果預測分佈在較厚的顏色內，則數據的密度很高，如果在稀缺區域，則可以認為密度較低。

先說一下貝葉斯回歸的優勢：

• 在貝葉斯處理的幫助下，我們可以檢索完整的各種推理解決方案，而不是點估計。
• 它在數據集的小尺寸下有效地工作。
• 它非常適合在線學習形式，而在批量學習形式中，我們擁有整個數據集。
• 這是一種非常強大且經過測試的方法。

現在，讓我們談談貝葉斯線性回歸的缺點。

• 如果數據集包含大量數據，它就不能有效地工作。
• 模型的猜想可能很耗時。

閱讀：線性項目想法和主題

結論

因此，我們可以看到貝葉斯線性回歸是一種多麼強大的方法。 貝葉斯線性回歸可以利用許多優點，並且是計算不足或分佈不佳的數據的自然機制之一。

貝葉斯觀點是看待世界的一種本能形式。 對於它的常見對應物，貝葉斯推理可以修飾一個非常方便的替代品。 它用於數據科學、機器學習等各個領域。 它有助於構建各種模型，借助這些模型我們可以解決許多問題。

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