Kemungkinan Gaussian + yang sebelumnya = Gaussian Marginal?
Diberikan kemungkinan Gaussian untuk sampel seperti dengan sebagai ruang parameter dan , parameterisasi acak dari vektor rata-rata dan matriks kovarians.yyyp(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|θ)=N(y;μ(θ),Σ(θ))p(y|\theta) = \mathcal{N}(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))ΘΘ\Thetaμ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta) Apakah mungkin untuk menentukan kepadatan sebelumnya dan parameterisasi vektor rata-rata dan matriks kovarians sedemikian rupa sehingga kemungkinan marginal adalah kemungkinan Gaussian?p(θ)p(θ)p(\theta)μ(θ)μ(θ)\mu(\theta)Σ(θ)Σ(θ)\Sigma(\theta)p(y)=∫θ∈ΘN(y;μ(θ),Σ(θ))p(θ)dθp(y)=∫θ∈ΘN(y;μ(θ),Σ(θ))p(θ)dθp(y)=\int_{\theta\in\Theta}N(y;\mu(\theta),\Sigma(\theta))p(\theta)d\theta Saya kira tidak termasuk solusi sepele yang …