贝叶斯线性模型

贝叶斯线性模型 作者：Asher Bender 日期：2015年6月 许可证： 概述 该代码实现了 。 在贝叶斯框架下处理线性模型可以： 参数估计（线性模型的学习系数） 执行预测 选型 下图演示了这些功能，其中的任务是学习噪声函数的多项式逼近： 顶部子图显示了对数据增加复杂度（度）的多项式拟合后的对数边际似然。 对数边际可能性最高的模型由垂直红线标记。 与最大似然方法相比，贝叶斯模型选择的好处是最大化对数边际似然（模型证据）倾向于避免模型选择期间的过度拟合。 这是由于边际似然方程中的模型复杂性损失导致了模型更简单。 最佳模型将在数据拟合和模型复杂性之间取得平衡，从而实现更好的概括性。 底部子图显示了嘈杂的正弦数据（黑点）和来自模型的预测（红色实线），包括95％置信区间（红色虚线）。 背景强度图说明了模型中数据的后验可能性。 底部绘图中使用的模型是顶部绘图中建议的模型。 部分中