**中經常看到這樣的描述：
谷歌翻譯顯示這個詞的意思是「邊緣化」，那麼在數學中，邊緣化到底代表什麼操作呢？
首先，邊緣化是概率論中的乙個概念，它要求對乙個變數的可能值求和，以確定另乙個變數的邊緣貢獻。這個定義可能聽起來有點抽象，讓我們用乙個例子來說明這一點。
假設我們對天氣如何影響英國人的幸福這一話題感興趣。我們可以把它寫成p(幸福|天氣)，即給定天氣型別的情況下乙個人的幸福水平的概率是多少。
假設我們有測量乙個人幸福所需的裝置和定義，並記錄了乙個人所在的英格蘭和另乙個人所在的蘇格蘭的天氣情況。現在，通常來說蘇格蘭人比英格蘭人更幸福。問題是，人們總是有國籍的，所以在測量中我不能擺脫這個因素。所以我們實際測量的是p(幸福，國家|天氣)，即我們同時關注幸福和國家。
邊緣化告訴我們，如果我們把所有國家的可能性都加起來，我們可以計算出我們想要的數量(記住，英國是由三個部分組成的:英格蘭、蘇格蘭和威爾斯)，即p(幸福，國家=英格蘭|天氣)+ p(幸福，國家=蘇格蘭|天氣)+ p(幸福，國家=威爾斯|天氣)。
而就是這樣！邊緣化告訴我們，只要把一些概率加起來就能得到所需的概率量。一旦我們計算出了答案(它可以是乙個單個值或乙個分布)，我們就可以得到我們想要的任何屬性(推理)。
回到上文的截圖，對於同乙個輸入x，不同的對齊方式z可能得到相同的結果y，因此p(y|x)實際上是由p(y,z| x) 經過邊緣化的結果，被邊緣的哪個變數就是z。
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