3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
线性回归回顾
一开始使用最小二乘估计从概率角度考虑对应MLE(极大似然拟合),容易过拟合,引入了Regularized LSE(有两种:Lasso及Ridge)从概率角度来看,属于最大后验回归。对于
如果属于高斯分布,则为Ridge,如果属于Laplace,则对应Lasso回归。
不论是最小二乘估计还是正则化的最小二乘估计,都是属于频率派,即认为是未知常数,属于点估计。
贝叶斯估计
要求出后验概率(并不是优化问题)
3.3.1 Parameter distribution
在贝叶斯统计中,如果后验分布与先验分布属于同类,则先验分布与后验分布被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验。即p(w)先验分布与似然分布有相同的分布