贝叶斯线性回归
贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression） 关于参数估计 在很多机器学习或数据挖掘问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率分布，就需要确定两个东西：概率密度函数的形式 ...
原文：（main）贝叶斯统计 | 贝叶斯定理 | 贝叶斯推断 | 贝叶斯线性回归 | Bayes' Theorem
年 月 日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性，结合目前最火的DL，会有意想不到的结果。 目前一些最直觉性的理解： 概率的核心就是可能性空间一定，三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率，条件概率的核心就是可能性空间的缩小，获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是，先验 似然 后验，有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似 ...
2018-04-05 11:33 0 3137 推荐指数：
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