728x90 반응형 bayesian machine learning1 [Bayesian] Bayesian Linear Regression (베이지안 선형 회귀) Bayesian Linear RegressionPriorlikelihood가 가우시안이므로 prior 역시 가우시안이다. \[ p(\theta)=\mathcal{N}(\theta|m, S) \]$m$은 평균, $S$는 공분산행렬이다. Posterior$\theta$의 posterior distribution 역시 가우시안임이 알려져있다.\begin{align} p(\theta | \mathcal{D}) &= \mathcal{N}(\theta|m_{\mathcal{D}}, S_{\mathcal{D}}) \\ S_{\mathcal{D}}^{-1} &= S^{-1} + \Phi^\top\Phi / \sigma^2 \\ m_{\mathcal{D}} &= S_{\mathcal{D}}(S^{-1}m + \Phi^\.. 2024. 5. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형
