本文主要是介绍Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
最近我们被客户要求撰写关于叶斯线性回归模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例
贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据
，时长09:58
用PyMC3进行贝叶斯线性回归
在本节中，我们将对统计实例进行一种经典的方法，即模拟一些我们知道的属性的数据，然后拟合一个模型来推算这些原始属性。
什么是广义线性模型？
在我们开始讨论贝叶斯线性回归之前，我想简要地概述广义线性模型（GLM）的概念，因
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