贝叶斯回归

1. 贝叶斯推断的定义

简单来说,贝叶斯推断 (Bayesian inference) 就是结合"经验 (先验)"和"实践 (样本)",得出"结论 (后

验)"。

2. 什么是先验?

贝叶斯推断把模型参数看作随机变量。在得到样本之前,根据主观经验和既有知识给出未知参数的概率分布叫做先验分布 (prior)。。(由因推出果)

3. 什么是后验?

获得样本数据后,根据贝叶斯定理,基于给定的样本数据先计算似然分布 (likelihood),然后模型参数的后验分布 (posterior)。(由果推出因)。

4. 贝叶斯收缩

先验的影响力很大,MAP 的结果向先验均值"收缩"。这种效果常被称作贝叶斯收缩 (Bayes shrinkage)。

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