變分推斷

通常在研究貝葉斯模型中，很多情況下我們關注的是如何求解後驗概率(Posterior)，不幸的是，在實際模型中我們很難通過簡單的貝葉斯理論求得後驗概率的公式解，但是這並不影響我們對貝葉斯模型的愛——既然無法求得精確解，來個近似解在實際中也是可以接受的:-)。一般根據近似解的求解方式可以分爲隨機(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我們提到的利用Gibbs Sampling訓練L

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