dlbayes：在解决线性回归问题之前使用Dirichlet Laplace和Do变量选择

贝叶斯线性回归和变量选择中的Dirichlet Laplace收缩优先，特点是：实现Dirichlet-Laplace先验的实用函数，例如可视化；贝叶斯线性回归的可扩展性；因变量选择而惩罚可信区域。

版本：	0.1.0
进口：	GIGrvg公司,矩阵指数函数,格尔姆奈特,MASS（质量）,Laplaces恶魔，统计，图形
出版：	2018-11-14
作者：	张世嘉；孟莉（Meng Li）
维护人员：	张世嘉<zsj27，邮箱：mail.ustc.edu.cn>
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
需要编译：	不
材料：	自述文件
CRAN检查：	dlbayes结果

文档：

参考手册：

dlbayes.pdf文件

下载内容：

包源：	dlbayes_0.1.0.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：dlbayes_0.1.0.zip，r版本：dlbayes_0.1.0.zip，r-oldrel：dlbayes_0.1.0.zip
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：dlbayes_0.1.0.tgz，r-oldrel（arm64）：dlbayes_0.1.0.tgz，r-release（x86_64）：dlbayes_0.1.0.tgz，r-oldrel（x86_64）：dlbayes_0.1.0.tgz

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