ベイズ線形回帰ってナンだ？（Bayesian linear regression） - Qiita推定曲線（赤）と信頼度（データ数=4,12） はじめに NumPy 上で、ベイズ線形回帰 (Bayesian linear regression) の逐次学習 (sequential learning、オンライン学習)を動かしてみました。 データ数を１から２４まで増やして、逐次学習した際の動画をつぎに示します。 （ YouTube では、 https://youtu.be/ruD9246nYP0 ） 動画と数式の表示は、「Google Chrome ウェブブラウザ」を推奨します。 今回の投稿では、実装に必要な数式をまとめました。 数式は「パターン認識と機械学習 C.M. ビショップ 丸善出版」（「PRML」と略記します）より引用しました。 また、線形回帰の基本であるリッジ回帰も説明します。 リッジ回帰とベイズ回帰の特徴をつぎに示します。 リッジ回帰の特徴 重み$\boldsymbol w$
