貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression）
貝葉斯線性回歸（Bayesian Linear Regression） 2016年06月21日 09:50:40 Duanxx 閱讀數 54254更多 分類專欄： 監督學習 ...
原文：17.貝葉斯線性回歸(Bayesian Linear Regression)
本文順序 一 回憶線性回歸 線性回歸用最小二乘法，轉換為極大似然估計求解參數W，但這很容易導致過擬合，由此引入了帶正則化的最小二乘法 可證明等價於最大后驗概率 二 什么是貝葉斯回歸 基於上面的討論，這里就可以引出本文的核心內容：貝葉斯線性回歸。 貝葉斯線性回歸不僅可以解決極大似然估計中存在的過擬合的問題。 它對數據樣本的利用率是 ，僅僅使用訓練樣本就可以有效而准確的確定模型的復雜度。 在極大似然估 ...
2019-02-15 10:55 0 577 推薦指數：
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（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
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