3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
線性迴歸回顧 一開始使用最小二乘估計從概率角度考慮對應MLE(極大似然擬合),容易過擬合，引入了Regularized LSE（有兩種：Lasso及Ridge）從概率角度來看，屬於最大後驗迴歸。對於 p ( w ) p(w) p(w)如果屬於高斯分佈，則爲Ridge,如果屬於Laplace，則對應Lasso迴歸。 不論是最小二乘估計還是正則化的最小二乘估計，都是屬於頻率派，即認爲 w w w是未知
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