貝葉斯線性迴歸/貝葉斯脊迴歸
參考資料：
1、http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086
2、http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8558244
3、http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a72f8250101eln3.html
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貝葉斯線性迴歸（Bayesian Linear Regression）
關於引數估計 在很多機器學習或資料探勘的問題中，我們面對的只有資料，但資料中潛在的概率密度函式我們是不知道的，我們需要用資料將概率密度分佈估計出來。想要確定資料對應的概率密度分佈，我們需要確定兩個東西：①概率密度函式的形式；②概率密度函式的引數。
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【機器學習】貝葉斯線性迴歸（最大後驗估計+高斯先驗）
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入門 | 貝葉斯線性迴歸方法的解釋和優點
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貝葉斯線性迴歸/貝葉斯脊迴歸
參考資料： 1、http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086 2、http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8558244 3、http://blog.si
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貝葉斯和樸素貝葉斯，傻瓜式筆記
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