变分近似是一种数学方法，用来近似复杂系统中难以精确计算的概率分布。在统计和机器学习领域，我们经常会遇到需要估计后验分布的情况，后验分布是指在给定观测数据后，我们对未知量（比如模型的参数）的不确定性的概率描述。 想象你有一堆数据，你想根据这些数据来猜测某些你不知道的量（比如一个事件发生的概率）。在贝叶斯统计中，你会用到后验分布来表达你的猜测。但问题在于，对于很多复杂的模型，这个后验分布非常难以直接