1、贝叶斯神经网络中,每个权值和误差被视为随机变量,它们的先验概率分布是遵从正态分布的。
2、在各被保人的未来余命随机变量相互独立的情形下,得到了现值函数的极限分布。
3、所以我们用概率密度的概念来描述,连续型随机变量的情况。
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