Bayesian, MDL atau ML interpretasi lintas-validasi?

Apakah ada interpretasi silang validasi Bayesian, ML atau MDL? Bisakah saya mengartikan validasi silang sebagai melakukan pembaruan yang benar pada sebelumnya dibuat khusus?

bayesian cross-validation maximum-likelihood

— Arthur B.
sumber

aic pada dasarnya meninggalkan satu cv. bic pada dasarnya berurutan cv (perkiraan satu langkah di depan). tipe cv apa yang Anda maksud?

— probabilityislogic

Validasi silang ditujukan untuk estimasi risiko yang tidak bias (alias Uji Kesalahan, atau Kesalahan Prediksi). Jika fungsi kehilangan Anda, minus kemungkinan log (generatif), maka validasi silang akan mengembalikan kemungkinan log yang diharapkan dari model Anda. Hal yang sama berlaku jika fungsi kerugian Anda memiliki motivasi Bayesian.

MDL juga ditujukan untuk estimasi risiko yang tidak bias. Dengan demikian, ini merupakan pendekatan analitik terhadap apa yang CV lakukan secara komputasi.

Lihat Bagian 7.2 dalam Elemen Pembelajaran Statistik .

— JohnRos
sumber