बायेसियन रिग्रेशन कैसे काम करता है?
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में बायेसियन दृष्टिकोण, हम रैखिक बनाते हैं वापसी बिंदु अनुमानों के बजाय संभाव्यता वितरण का उपयोग करना। के लिए मॉडल बायेसियन रैखिक वापसी सामान्य वितरण से नमूना प्रतिक्रिया के साथ है : आउटपुट, y है एक सामान्य (गॉसियन) वितरण से उत्पन्न होता है जो एक माध्य और विचरण द्वारा विशेषता होता है।

इसे ध्यान में रखते हुए, रैखिक प्रतिगमन बायेसियन है?

आंकड़ों में, बायेसियन रैखिक प्रतिगमन के लिए एक दृष्टिकोण है रेखीय प्रतिगमन जिसमें सांख्यिकीय विश्लेषण के संदर्भ में किया जाता है बायेसियन अनुमान

इसके बाद, प्रश्न यह है कि बेयस नियम का प्रयोग किसके लिए किया जाता है? बेयस ' प्रमेय , जिसका नाम 18वीं सदी के ब्रिटिश गणितज्ञ थॉमस के नाम पर रखा गया है बेयस , सशर्त संभाव्यता निर्धारित करने के लिए एक गणितीय सूत्र है। NS प्रमेय नए या अतिरिक्त सबूत दिए गए मौजूदा भविष्यवाणियों या सिद्धांतों (अद्यतन संभावनाएं) को संशोधित करने का एक तरीका प्रदान करता है।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि बायेसियन मॉडल क्या है?

ए बायेसियन मॉडल एक सांख्यिकीय है आदर्श जहाँ आप प्रायिकता का उपयोग सभी अनिश्चितताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए करते हैं आदर्श , दोनों आउटपुट के बारे में अनिश्चितता लेकिन इनपुट (उर्फ पैरामीटर) के बारे में अनिश्चितता भी आदर्श.

आप प्रतिगमन गुणांक की व्याख्या कैसे करते हैं?

सकारात्मक गुणक इंगित करता है कि जैसे-जैसे स्वतंत्र चर का मान बढ़ता है, आश्रित चर का माध्य भी बढ़ता जाता है। एक नकारात्मक गुणक यह दर्शाता है कि जैसे-जैसे स्वतंत्र चर बढ़ता है, आश्रित चर घटने लगता है।

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