“Prior information”（先验信息）指的是在特定事件或观察之前已有的知识或信息。在统计学、机器学习和贝叶斯推断等各个领域中，先验信息在影响或指导分析或决策过程中发挥着至关重要的作用。
以下是一些常见使用 “先验信息” 这个术语的背景：
贝叶斯推断： 在贝叶斯统计学中，先验信息通过先验概率分布纳入分析中。该分布表示在观察数据之前对参数的信念或知识。先验与观察数据的似然结合，更新信念并得到后验分布。
机器学习： 在机器学习模型的上下文中，先验信息可用于初始化或约束模型参数。这提供了一种将领域知识纳入学习过程的方式，尤其在数据有限的情况下可能提高模型性能。
图像处理： 在图像处理中，先验信息可能是指关于图像特性的预先存在的知识。可以利用这些信息来增强图像分析、分割或重建算法。
优化： 在优化问题中，先验信息可能通过基于已知约束或特性缩小搜索空间，指导寻找最优解的过程。