什么是真正的預測未來？
就是根據(jù)當下數(shù)據(jù)的發(fā)展你來找到未來的發(fā)展趨勢。
當下的數(shù)據(jù)可以以點的方式寫在坐標軸上，如果最后一堆點形成了一個直線的大致分布，那之后的數(shù)據(jù)也基本上在這直線上。
這個想一想也覺得很簡單，可問題是，這些點依舊是一個分布，而不在一個直線上。
就需要求一個直線，盡量的與這樣的相關符合。
很簡單的想法是，畫上去的這個直線盡量在這群點的中心軸上，點在軸的兩遍對稱分布。
計算的話，就是盡量讓所有的點離這個直線距離的和達到最短。
之后，如果預測以后的事情，那這個點幾乎就會在這個直線上，最此也不會里這個直線太遠。
貝葉斯線性回歸是使用統(tǒng)計學中貝葉斯推斷方法求解的線性回歸模型。
貝葉斯線性回歸將線性模型的參數(shù)視為隨機變量，并通過模型參數(shù)，也就是權重系數(shù)的先驗計算其后驗。貝葉斯線性回歸可以使用數(shù)值方法求解，在一定條件下，也可得到解析型式的后驗或其有關統(tǒng)計量。
貝葉斯線性回歸具有貝葉斯統(tǒng)計模型的基本性質，可以求解權重系數(shù)的概率密度函數(shù)，進行在線學習以及基于貝葉斯因子的模型假設檢驗。