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：隨機搜索變量選擇SSVS估計貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型
原文鏈接：http: tecdat.cn p 介紹 向量自回歸 VAR 模型的一般缺點是，估計系數的數量與滯后的數量成比例地增加。因此，隨着滯后次數的增加，每個參數可用的信息較少。在貝葉斯VAR文獻中，減輕這種所謂的維數詛咒的一種方法是隨機搜索變量選擇 SSVS ，由George等人提出 。SSVS的基本思想是將通常使用的先驗方差分配給應包含在模型中的參數，將不相關參數的先驗方差接近零。這樣，通 ...
2019-12-11 15:57 0 585 推薦指數：
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其實這是我之前最想第一篇來寫的隨筆了，今天就先把這一部分寫一寫吧。 1.問題 一個醫療診斷問題有兩個可選的假設：病人有癌症、病人無癌症可用數據來自化驗結果：陰性和陽性。有先驗知識：在所有人口中 ...
深入理解線性模型（三）---基於貝葉斯的估計
更新時間：2019.10.31 目錄 1. 引言 2. 先驗概率和后驗概率 3. 基於貝葉斯統計的估計思想 4. 線性模型再議 5. 先驗信息的確定方法 5.1 無信息先驗 5.2 共軛先驗 6. 結語 1. ...
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【機器學習】貝葉斯線性回歸（最大后驗估計+高斯先驗） - qq_32742009的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81485887 貝葉斯優化(BO)的迭代公式 ...
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極大似然估計與貝葉斯估計
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Python代寫 實現貝葉斯線性回歸模型
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5263 在本文中，我們將在貝葉斯框架中引入回歸建模，並使用PyMC3 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PyMC3進行貝葉斯線性回歸 在本節中 ...