線性回歸模型的貝葉斯估計
1.Model 概率圖模型表示 2.先驗分布:參數的先驗，通常認為參數θ服從高斯分布，w~N(0,α-1I) 3.似然函數：對數似然函數 logP(D|W) 4.后驗分布, P(W|D)=N(μn, Σn) 5.預測分布, P(y|x)=N(μ, 1/λ) ...
原文：Python代寫 實現貝葉斯線性回歸模型
原文鏈接：http: tecdat.cn p 在本文中，我們將在貝葉斯框架中引入回歸建模，並使用PyMC MCMC庫進行推理。 我們將首先回顧經典或頻率論者的多重線性回歸方法。然后我們將討論貝葉斯如何考慮線性回歸。 用PyMC 進行貝葉斯線性回歸 在本節中，我們將對統計實例進行一種歷史悠久的方法，即模擬一些我們知道的屬性的數據，然后擬合一個模型來恢復這些原始屬性。 什么是廣義線性模型 在我們開始討 ...
2019-06-20 15:20 0 788 推薦指數：
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