变分推断

通常在研究贝叶斯模型中，很多情况下我们关注的是如何求解后验概率(Posterior)，不幸的是，在实际模型中我们很难通过简单的贝叶斯理论求得后验概率的公式解，但是这并不影响我们对贝叶斯模型的爱——既然无法求得精确解，来个近似解在实际中也是可以接受的:-)。一般根据近似解的求解方式可以分为随机(Stochastic)近似方法（代表是MCMC，在上一篇中我们提到的利用Gibbs Sampling训练L

>>阅读原文<<