共軛先驗 | 共軛分布（轉）
參考：
https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7340099
wiki
理解了貝葉斯之後，再理解這些概念就輕松很多，原文如下。
在貝葉斯統計中，如果後驗分布與先驗分布屬於同類，則先驗分布與後驗分布被稱為共軛分布，而先驗分布被稱為似然函數的共軛先驗。比如，高斯分布家族在高斯似然函數下與其自身共軛 (自共軛)。這個概念，以及"共軛先驗"這個說法，由 霍華德·拉法拉 和 羅伯特·施萊弗爾 在他們關於貝葉斯決策理論的工作中提出。[1] 類似的概念也曾由 喬治·阿爾弗雷德·巴納德 獨立提出。[2]
具體地說，就是給定貝葉斯公式 
共軛先驗的好處主要在於代數上的方便性，可以直接給出後驗分布的封閉形式，否則的話只能數值計算。共軛先驗也有助於獲得關於似然函數如何更新先驗分布的直觀印象。
所有指數家族的分布都有共軛先驗。
共軛有利於形成貝葉斯鏈，方便叠代計算。
共軛先驗 | 共軛分布（轉）
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