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(μn, Σn) 5.预测分布, P(y|x)=N(μ, 1/λ) ...
原文：深入理解线性模型（三）---基于贝叶斯的估计
更新时间： . . 目录 . 引言 . 先验概率和后验概率 . 基于贝叶斯统计的估计思想 . 线性模型再议 . 先验信息的确定方法 . 无信息先验 . 共轭先验 . 结语 . 引言 在前两篇，我们分别从损失函数以及似然函数的角度来窥探了线性模型。接下来，继续从一个新的角度 贝叶斯统计来讨论一下线性模型。 . 先验概率和后验概率 谈起贝叶斯，就不得不提先验概率和后验概率。先验概率通常是通过历史或者经 ...
2019-10-31 16:23 0 414 推荐指数：
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