Regresia liniară bayesiană: ce este, funcții și aplicații din viața reală în 2022

Ce este o regresie liniară?

Regresia liniară încearcă să arate legătura dintre doi factori prin adaptarea unei condiții directe la informațiile observate. O variabilă este privită ca o variabilă ilustrativă, iar cealaltă este văzută ca o variabilă nevoiașă. De exemplu, un modelator ar trebui să relaționeze o mulțime de oameni cu statuile lor folosind un model de recidivă directă.

Acum, următorul pas este să știm ce este ecuația liniară bayesiană și cum poate fi calculată pentru a obține rezultatul dorit.

Acum, ce este ecuația liniară bayesiană?

Deci, când vorbim despre metodele de regresie bayesiană, știm că este o metodă foarte puternică, deoarece ne oferă întreaga distribuție a parametrilor de regresie. Pentru a calcula date inadecvate sau date distribuite inegal, regresia liniară bayesiană oferă un mecanism natural.

Puteti plasa un prior pe coeficienti astfel incat daca datele sunt absente, priorul sa poata lua locul datelor. Analiza statistică este efectuată în condițiile interfeței bayesiene în regresia liniară bayesiană în statistică.

Folosim distribuția probabilității în loc de estimări punctuale pentru a concepe regresia liniară.

Rezultatul este obținut dintr-o distribuție de probabilitate, mai degrabă decât tehnicile obișnuite de regresie. Scopul regresiei liniare bayesiene este de a găsi Posterior în loc de parametrii modelului.

Parametrii modelului ar trebui să apară dintr-o distribuție.

Expresia posterioară este

Posterior= (Probabilitate*Anterior)/Normalizare

Ecuația de mai sus este similară cu teorema lui Bayes, care este

Sursă

Aplicarea în viața reală a regresiei liniare bayesiene

Conform următoarelor grafice, regresia liniară și regresia bayesiană pot genera aceleași predicții.

Sursă

Sursă

În ultimul grafic, putem presupune că, dacă distribuția predictivă este în interiorul culorii groase, atunci densitatea datelor este mare, iar dacă este în zona rară, densitatea poate fi considerată ca fiind mică.

Să vorbim despre avantajul regresiei bayesiene:

• Cu ajutorul prelucrării bayesiene, putem prelua întreaga varietate de soluții inferențiale în loc de o estimare punctuală.
• Funcționează eficient cu dimensiunea mică a setului de date.
• Este foarte potrivit pentru forma de învățare online, în timp ce, sub formă de învățare în lot, avem întregul set de date.
• Este o abordare foarte puternică și testată.

Acum, să vorbim despre dezavantajul regresiei liniare bayesiene.

• Nu funcționează eficient dacă setul de date conține o cantitate mare de date.
• Conjectura modelului poate fi consumatoare de timp.

Citiți: Idei și subiecte de proiecte lineare

Concluzie

Deci, putem vedea ce metodă puternică este regresia liniară bayesiană. Multe avantaje pot fi luate cu regresia liniară bayesiană și este unul dintre mecanismele naturale de a calcula date insuficiente sau slab distribuite.

Un punct de vedere bayesian este o formă instinctivă de a vedea lumea. Pentru omologul său frecvent, Inferența Bayesiană poate înfrumuseța un înlocuitor foarte convenabil. Este folosit în diverse domenii, cum ar fi știința datelor, învățarea automată și multe altele. Ajută la construirea diverselor modele cu ajutorul cărora putem rezolva multe probleme.

Dacă doriți să aflați mai multe despre carierele în învățarea automată și inteligența artificială, consultați IIT Madras și Certificarea avansată upGrad în învățare automată și cloud.