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：深入理解線性模型（三）---基於貝葉斯的估計
更新時間： . . 目錄 . 引言 . 先驗概率和后驗概率 . 基於貝葉斯統計的估計思想 . 線性模型再議 . 先驗信息的確定方法 . 無信息先驗 . 共軛先驗 . 結語 . 引言 在前兩篇，我們分別從損失函數以及似然函數的角度來窺探了線性模型。接下來，繼續從一個新的角度 貝葉斯統計來討論一下線性模型。 . 先驗概率和后驗概率 談起貝葉斯，就不得不提先驗概率和后驗概率。先驗概率通常是通過歷史或者經 ...
2019-10-31 16:23 0 414 推薦指數：
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