Linear Regression
Linear Regressio은 연속형 반응 변수와 설명 변수의 선형 관계를 모델링하는 가장 기본적인 통계 모델입니다. 이 글에서는 OLS(Ordinary Least Squares)의 수식적 구조, 가정, 해석을 중심으로 정리하고, 간단한 파이썬 실습을 해보려고 합니다.
Regression
[Paper Review] Hilbert Space Methods for Reduced-Rank Gaussian Process Regression
이 포스팅은 A. Solin et al. (2014)의 논문 Hilbert Space Methods for Reduced-Rank Gaussian Process Regression을 읽고 정리한 글입니다.
[Paper Review] The Bayesian Learning Rule
이 포스팅은 Khan 등 (2023)의 논문 “The Bayesian Learning Rule”를 읽고 정리한 글입니다.
Bayesian Linear Regression
이 포스팅은 Bayesian Linear Regression에 대한 개념을 소개하는 글입니다.