对贝叶斯(Bayes)线性回归的理解（一）

线性回归假设: Y=β1X+β0+ϵ Y = β 1 X + β 0 + ϵ 我们假设数据具有以下形式： y=β1x+β0+ϵ y = β 1 x + β 0 + ϵ where ϵ ϵ ~ N(μ,σμϵ) N ( μ , σ ϵ μ ) 这样的模型可以生产如下的数据： 普通最小二乘法(OLS)线性回归 如果我们有上图所示的一个数据集，我们就需要找到一条合适的直线来描述上述的数据，可以通过以下公

>>阅读原文<<