貝葉斯模型比較
采用加一個正規項和交叉驗證的方式處理過擬合問題。與此相對的貝葉斯學派用貝葉斯的方法給出一種自然的方法進行 ...
原文：貝葉斯模型平均
學習這部分內容大約需要 . 小時 摘要 在模型選擇中, 我們通常從一組候選模型中選擇一個 最優 的模型 基於某種模型評價准則, 比如AIC分數 . 然后, 使用這個選定的 最優 模型進行預測. 與這種選擇單一最優模型不同的是, 貝葉斯模型平均給每個模型賦予權重, 並進行加權平均確定最終的預測值. 其中, 給某個模型賦予的權重是該模型的后驗概率. 預備知識 學習貝葉斯模型平均需要以下預備知識: 貝 ...
2017-02-12 11:41 0 1296 推薦指數：
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