Байесовская линейная регрессия

Байесовская линейная регрессия объяснена в понятной и интуитивной форме: понимание неопределенности в регрессии, априорных распределений, апостериорных распределений, функции правдоподобия и того, как доверительные интервалы формируются на основе данных. В этом видео рассматриваются концепции байесовской статистики, такие как распределения параметров, гауссовские априорные распределения, сопряженные априорные распределения и неопределенность прогнозирования, демонстрируя, как обновляются убеждения с новыми данными по сравнению с классической линейной регрессией. Похожие видео ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Кластеризация методом K-средних:    • K-Means - Explained   Машины опорных векторов:    • Support Vector Machines (SVMs) - Explained   Матрица Гессе:    • The Hessian Matrix - Explained   Матрица Якоби:    • The Jacobian Matrix - Explained   Байесовская оптимизация:    • Bayesian Optimization   Настройка гиперпараметров: поиск по сетке против случайного поиска:    • Hyperparameters Tuning: Grid Search vs Ran...   Ядро Трюк:    • The Kernel Trick   Кросс-энтропия — объяснение:    • Cross-Entropy - Explained   Дропаут — объяснение:    • Dropout in Neural Networks - Explained   Переобучение против недообучения:    • Overfitting vs Underfitting - Explained   Почему модели переобучаются и недообучаются — компромисс между смещением и дисперсией:    • Bias-Variance Trade-off - Explained   Метод наименьших квадратов против метода максимального правдоподобия:    • Least Squares vs Maximum Likelihood   Подписывайтесь на меня ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ 🐦 X: @datamlistic https://x.com/datamlistic 📸 Instagram: @datamlistic   / datamlistic   📱 TikTok: @datamlistic   / datamlistic   👔 Linkedin:   / datamlistic   Поддержка канала ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ Лучший способ поддержать канал — поделиться контентом. ;) Если вы также хотите поддержать канал финансово, пожертвование в размере стоимости чашки кофе всегда приветствуется! (полностью необязательно и добровольно) ► Patreon:   / datamlistic   ► Bitcoin (BTC): 3C6Pkzyb5CjAUYrJxmpCaaNPVRgRVxxyTq ► Ethereum (ETH): 0x9Ac4eB94386C3e02b96599C05B7a8C71773c9281 ► Cardano (ADA): addr1v95rfxlslfzkvd8sr3exkh7st4qmgj4ywf5zcaxgqgdyunsj5juw5 ► Tether (USDT): 0xeC261d9b2EE4B6997a6a424067af165BAA4afE1a #байесовский_метод_обучения #машинное_обучение #статистика #наукаоданных #регрессия