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概率机器学习——2. 常用概率分布
多元正态分布描述多维连续数据;正态逆维希特分布作为其共轭先验,提供了一种动态更新均值向量和协方差矩阵联合信念的机制;这种关系简化了贝叶斯推断的计算,使得在观测数据后,后验分布仍能保持解析形式,便于实际应用(如金融建模、机器学习等)。
到底了

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多元正态分布描述多维连续数据;正态逆维希特分布作为其共轭先验,提供了一种动态更新均值向量和协方差矩阵联合信念的机制;这种关系简化了贝叶斯推断的计算,使得在观测数据后,后验分布仍能保持解析形式,便于实际应用(如金融建模、机器学习等)。