参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计
高斯分布/正态分布
- 高斯函数/正态分布函数在很多场合都得到广泛应用，其是概率论和统计学的核心，也是稀疏贝叶斯估计的重要基础，在最大似然估计和贝叶斯估计中必不可少。
SBL：证据和后验概率的计算
SBL：原理
快速 RVM +FSBL：推导
- 常见的稀疏优化问题均可以利用贝叶斯参数估计来统一表示。
- 不同的先验概率假设会产生不同的约束效果，合理的先验假设是贝叶斯学习有效进行的关键
- 在贝叶斯学习的稀疏重构算法研究中，当前有两大热点：相关向量机的监督学习方法；非参数贝塔过程的稀疏建模表示。
FSBL：推导
