對貝葉斯(Bayes)線性迴歸的理解（一）

線性迴歸假設: Y=β1X+β0+ϵ Y = β 1 X + β 0 + ϵ 我們假設數據具有以下形式： y=β1x+β0+ϵ y = β 1 x + β 0 + ϵ where ϵ ϵ ~ N(μ,σμϵ) N ( μ , σ ϵ μ ) 這樣的模型可以生產如下的數據： 普通最小二乘法(OLS)線性迴歸 如果我們有上圖所示的一個數據集，我們就需要找到一條合適的直線來描述上述的數據，可以通過以下公

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