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本文从贝叶斯角度探讨线性回归，解释了共轭先验的概念，并通过例子展示了如何在贝叶斯框架下处理正态分布的线性回归问题，最后讨论了后验预测分布的计算。
1.概述
贝叶斯形式化推理背后的主要动机是一种连贯的方法来建模不确定性以及推理的公理框架。
下文将从贝叶斯视角重新定义多元线性回归。贝叶斯推理涉及到概率分布和条件分布。其中一个重要的思想是共轭先验，同时涉及广泛使用的多元正态分布及其性质。
1.1. 共轭先验
首先给定一个似然概率函数 和一个先验概率函数
，可以将后验函数写成
线性回归的贝叶斯方法
于 2023-10-28 11:51:52 首次发布
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