貝葉斯線性回歸
貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression） 關於參數估計 在很多機器學習或數據挖掘問題中，我們所面對的只有數據，但數據中潛在的概率密度函數是不知道的，概率密度分布需要我們從數據中估計出來。想要確定數據對應的概率分布，就需要確定兩個東西：概率密度函數的形式 ...
原文：（main）貝葉斯統計 | 貝葉斯定理 | 貝葉斯推斷 | 貝葉斯線性回歸 | Bayes' Theorem
年 月 日更新 看了一篇發在NM上的文章才又明白了貝葉斯方法的重要性和普適性，結合目前最火的DL，會有意想不到的結果。 目前一些最直覺性的理解： 概率的核心就是可能性空間一定，三體世界不會有概率 貝葉斯的基礎就是條件概率，條件概率的核心就是可能性空間的縮小，獲取了新的信息就是個可能性空間縮小的過程 貝葉斯定理的核心就是，先驗 似然 后驗，有張圖可以完美可視化這個定理 只要我們能得到可靠的先驗或似 ...
2018-04-05 11:33 0 3137 推薦指數：
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