hslm:使用马蹄先验的贝叶斯线性回归

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文件名称：hslm:使用马蹄先验的贝叶斯线性回归
文件大小：414KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-21 14:28:16
R 使用马蹄先验的贝叶斯线性回归 作为研究的一部分，在线性回归之前，我对贝叶斯马蹄铁很感兴趣。 但是我很难找到MCMC采样器派生的细节或完整MCMC采样器的简单实现。 这个仓库既包含派生采样器的细节，也包含R中的幼稚（慢速）实现。 参考 Carvalho，Carlos M.，Nicholas G. Polson和James G.Scott。 “通过马蹄处理稀疏性。” 国际人工智能与统计会议。 2009。可以在找到。 采样器的细节 采样器的推导可以在找到。 在R中实施 R中作为R包的R天真（慢速）实现已在此存储库中放在一起。 主要目的是拥有一个参考实现和代码，可以供对此采样器感兴趣的其他人员共享和进一步开发。 在monomvn R软件包中可以找到更快的实现。 安装套件 install.packages("devtools") devtools::install_github("MansMeg/

【文件预览】：
hslm-master
----.gitignore(29B)
----RPackage()
--------NAMESPACE(95B)
--------R()
--------data()
--------man()
--------DESCRIPTION(294B)
----Derivations()
--------hslm.bib(1KB)
--------hslm.lyx(14KB)
--------hslm.pdf(281KB)
----README.md(2KB)