hslm:使用马蹄先验的贝叶斯线性回归

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/