配置文件模板 # config.yamlmodel:type:"BayesianLinearRegression"params:alpha:1.0beta:1.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 关键参数标记如下: alpha: 回归系数的先验分布 beta: 噪音分布的先验 Configuration- alpha- beta 实战应用 在实战应用中,我将展示一个端到端的案例,通过这个
一、常规线性回归及其求解方法核心提炼1、普通最小二乘法(OLS)的解析解可以用 Gaussian 分布以及极大似然估计解释;2、Ridge 回归可以用 Gaussian 分布和最大后验估计解释 ;3、LASSO 回归可以用 Laplace 分布和最大后验估计解释。 二、贝叶斯线性回归定义贝叶斯线性回归(Bayesian linear regression)是使用统计学中贝叶 ...
SKlearn 包中的 LinearRegression() 方法,不宜从字面理解为线性回归方法, LinearRegression() 仅指基于普通最小二乘法(OLS)的线性回归方法。 sklearn.linear_model.LinearRegression 类是 OLS 线性回归算法的具体实现,官网介绍详见:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegre...
mean_squared_error(df_vali_target,predict_BR) 采用Bayesian Linear Regression进行预测得出的MSE为0.125。在此基础上抽取交叉验证集的100组数据采用可视化手段直观检验预测效果: plt.plot(df_vali_target[0:101]) plt.plot(predict_BR[0:101]) 算法5:Linear Regression 建立模型并进行训练: from sklearn.linear_...
贝叶斯回归(Bayesian Regression) 用贝叶斯推断方法求解的线性回归模型,具有贝叶斯统计模型的基本性质,可以求解权重系数的概率密度函数。可以被用于观测数据较少但要求提供后验分布的问题,例如对物理常数的精确估计;也可以用于变量筛选和降维。 逻辑回归(Logistic Regression) ...
df=simulate_linear_data(N,beta_0,beta_1,eps_sigma_sq)# 可视化 sns.lmplot(x="x",y="y",data=df,size=10)plt.xlim(0.0,1.0) 输出如下图所示: 通过Numpy,pandas和seaborn模拟噪声线性数据 现在我们已经进行了模拟,我们想要对数据拟合贝叶斯线性回归。这是glm模块进来的地方。它使用与R指定模型类似的模型...
bayesian_model = BayesianRidge() bayesian_model.fit(x_train, y_train) 输出结果: BayesianRidge(alpha_1=1e-06, alpha_2=1e-06, compute_score=False, copy_X=True, fit_intercept=True, lambda_1=1e-06, lambda_2=1e-06, n_iter=300, normalize=False, tol=0.001, verbose=False) 模型评估 ...
* BIC=-2 ln(L) + ln(n)*k 中文名字:贝叶斯信息量 bayesian information criterion * HQ=-2 ln(L) + ln(ln(n))*k hannan-quinn criterion 以上四个模型得到的AIC、BIC、HQ数值如下: 通过比较得到ARMA(8,0)各项数值都最小,因此是最佳模型。
Python零基础学习第12课-Python进阶ML应用Linear Regression线性回归 4.2万 345 1:21:01 App 机器学习-白板推导系列(十九)-贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 9.7万 1071 1:10:26 App 机器学习-白板推导系列(三)-线性回归(Linear Regression) 2797 -- 7:48 App Python机器学习 线性回归-正规方程(Linear...
贝叶斯回归(Bayesian Regression) 用贝叶斯推断方法求解的线性回归模型,具有贝叶斯统计模型的基本性质,可以求解权重系数的概率密度函数。可以被用于观测数据较少但要求提供后验分布的问题,例如对物理常数的精确估计;也可以用于变量筛选和降维。 逻辑回归(Logistic Regression) ...