如何使用贝叶斯思想来精细地选择线性回归模型的参数？

我想了解关于如何使用贝叶斯思想来精细地选择线性回归模型的参数。我已经尝试了一些基础调参方法，但仍然不能找到最优参数。我想知道使用贝叶斯思想的过程和技巧，以及如何在Python中实现。我希望能够了解不同的先验分布、后验分布和贝叶斯公式对于参数选择的影响，并且如何采样和优化超参数。如果有在线教程或参考资料，我也非常感兴趣。

提问时间：2023-06-02 05:00:06 编辑时间：2023-06-02 05:00:08 提问者： Crystal_Unicorn
  • 紫菱幻梦
    8

    使用贝叶斯思想来精细地选择线性回归模型的参数是一个复杂的问题，但是基本的思路是通过先验分布和观测数据计算后验分布，然后根据后验分布采样和优化超参数。在Python中，可以使用PyMC3等工具来实现。不同的先验分布和后验分布将直接影响参数选择的结果。有一些在线教程和参考资料可以帮助您深入了解贝叶斯方法的实现和应用，例如“Python数据科学手册”和“Think Bayes: Bayesian Statistics in Python”的书籍。

    回答时间：2023-06-02 05:00:11
相关标签

贝叶斯思想 线性回归模型 参数选择 精细化