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概率编程中的 Pearl 和 Jeffrey 更新作为学习模式
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了更新概率分布在统计学和机器学习中的重要性，描述了概率编程和采样语义的方式以及不同的似然度。同时，展示了 Jeffrey 的更新规则是通过变分推理得出的。
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关键要点
- 更新概率分布是统计学和机器学习的核心概念。
- 文章描述了概率编程和采样语义的方式。
- 讨论了不同的似然度，特别是针对 Pearl 和 Jeffrey 的比较。
- 展示了 Jeffrey 的更新规则是通过变分推理得出的。
- 在范畴概率论中，分析了分布单子范畴的 Kleisli 范畴中的多集函子的行为。
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