首页 诗词 字典 板报 句子 名言 友答 励志 学校 网站地图
当前位置: 首页 > 教程频道 > 其他教程 > 其他相关 >

PRMLPRML札记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

2012-10-23 
PRMLPRML笔记之LINEAR MODELS FOR REGRESSIONPRML第三章笔记。本文重构了PRML第三章,以一个更自然的顺序推

PRMLPRML笔记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

PRML第三章笔记。

本文重构了PRML第三章,以一个更自然的顺序推导贝叶斯线性规划。

文中所述皆为自己理解,可能存在偏差。

一、            综述

  本章主要讲贝叶斯线性规划。

  线性规划的目标:

给定D维数据x(即书中input),预测其对应的t值(即书中target)。

如果要更具普遍性,给定D维数据x(即书中input),我们要预测p(t|x),有了这个概率,我们就可以表达对于t的不确定性。进一步来书哦,就可以在决策步骤使用这个p(t|x)。

 

二、            贝叶斯线性规划

已知:观测数据——N个D维向量x(即input values),及对应的N个t(即书中的target)

求:p(t|x, t)。(其中,x为新的inputvalue,黑体的t指观测到的数据,包括上面已知中的input及其对应的t)

(注:本文中的所有符号尽量和书中保持一致)

PRMLPRML札记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

PRMLPRML札记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

PRMLPRML札记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

PRMLPRML札记之LINEAR MODELS FOR REGRESSION

热点排行