Можете ли вы объяснить вероятностную модель регрессии?

В задачах классификации и регрессии нам, по сути, нужно найти зависимость между исходными данными X и целевыми значениями Y. Обычно модель имеет параметры, которые подбираются в ходе обучения, поэтому модель можно записывать как функцию от входных данных x и некоторых параметров θ. Поскольку параметров обычно много, то θ, чаще всего, представляет собой некий массив чисел.

Общая идея вероятностного моделирования заключается в том, что вместо одного числа модель должна предсказывать распределение вероятностей на множестве Y при заданном значении x из множества X. То есть мы ищем вероятность наблюдать y при таком x и таких параметрах θ.

В регрессионной задаче, это можно записать как P(Y|X, θ). Далее, с помощью метода максимального правдоподобия или других методов оптимизации, мы подбираем параметры θ, которые максимизируют правдоподобие наблюдаемых данных.

#машинное_обучение
#теория_вероятностей