好的，下面是一篇关于Python中贝叶斯模型选择，基于边缘似然与BIC/AIC评估方法的讲座式技术文章。 贝叶斯模型选择：边缘似然与BIC/AIC评估 大家好！今天我们来深入探讨贝叶斯模型选择，重点关注两种常用的评估方法：边缘似然（Marginal Likelihood）和贝叶斯信息准则（BIC）/赤池信息准则（AIC）。模型选择是机器学习中的关键步骤，旨在从一组候选模型中选出最能代表数据的模型，并在泛化能力上表现最佳。 1. 贝叶斯模型选择的理论基础 在贝叶斯框架下，模型选择的目标是找到后验概率 $P(M|D)$ 最大的模型 $M$，其中 $D$ 代表观测数据。根据贝叶斯定理，后验概率可以表示为： $P(M|D) = frac{P(D|M)P(M)}{P(D)}$ $P(M|D)$：模型 $M$ 在给定数据 $D$ 下的后验概率。 $P(D|M)$：模型 $M$ 生成数据 $D$ 的边缘似然（也称为证据）。 $P(M)$：模型 $M$ 的先验概率。 $P(D)$：数据的边缘概率，也称为证据，通常是一个归一化常数，对于比较不同的模型来说可以忽略。 在模型选择中，我们通常假设所有模型的先 …