【机器学习】贝叶斯线性回归(最大后验估计+高斯先验)

引言 如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中,模型的复杂度会被两个因素所控制:基函数的数目(的维数)和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项(或者是参数的先验分布),...

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