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) ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21641 工資模型 在勞動經濟學領域，收入和工資的研究為從性別歧視到高等教育等問題提供了見解。在本文中，我們將分析橫斷面工資數據，以期在實踐中使用貝葉斯方法，如BIC和貝葉斯模型來構建工資的預測模型。 加載包 在本實驗中，我們將使 ...

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. ...

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 ...

准則（BIC）和貝葉斯模型平均法被應用於構建一個簡明的收入預測模型。 這些數據是從 935 名受訪者 ...

引言如果要將極大似然估計應用到線性回歸模型中，模型的復雜度會被兩個因素所控制：基函數的數目（的維數）和樣本的數目。盡管為對數極大似然估計加上一個正則項（或者是參數的先驗分布），在一定程度上可以限制模型的復雜度，防止過擬合，但基函數的選擇對模型的性能仍然起着決定性的作用。 上面說了那么大 ...

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 ...