Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Вариации регрессии

17 байт добавлено, 23:40, 29 января 2019
м
Байесовская регрессия
Прологарифмируем это выражение:
<center><tex>\ln p(Y|X, \overrightarrow{\beta}, \sigma^2) \\ = \ln \prod\limits_{i=1}^n N(y_i|\overrightarrow{\beta}^T \overrightarrow{x}_i, \sigma^2) \\ = \ln {\left( \frac{1}{(\sigma \sqrt{2 \pi})^n} \exp{(-\frac{1}{2 \sigma^2} \sum\limits_{i-1}^n (y_i - \overrightarrow{\beta}^T \overrightarrow{x_i})^2)}\right )} \\ = -\frac{n}{2} \ln{2 \pi \sigma^2} - \frac{1}{2\sigma^2} \sum\limits_{i=1}^n (y_i-\overrightarrow{\beta}^T \overrightarrow{x}_i)^2</tex></center>
Из оценки макимального правдоподобия мы получили оценку по методу наименьших квадратов.
276
правок

Навигация