线性回归模型的贝叶斯估计
1.Model 概率图模型表示 2.先验分布:参数的先验，通常认为参数θ服从高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函数：对数似然函数 logP(D|W) 4.后验分布, P(W|D)=N(μ ...
原文：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和概率密度函数的参数。 有时可能知道的是概率密度函数的形式 高斯 瑞利等等 ，但是不知道具体的参数，例如均值或者方差 还 ...
2018-10-26 20:03 4 2983 推荐指数：
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