Jedna z metod Variational Inference.

Jak to działa?

Mamy jakiś posterior , który chcemy aproksymować. Robimy z niego logarytm i rozwijamy w Szereg Taylora w punkcie będącym modą (czyli, innymi słowy, w punkcie Maximum a posteriori). No i okazuje się, że takie rozwinięcie ma dokładnie postać rozkładu log-normalnego! Czyli posterior jest aproksymowany przez rozkład normalny gdzie kowariancją jest odwrotność Hesjanu !

Uwaga

Ta aproksymacja działa tylko w otoczeniu mody, w dalszej odległości aproksymacja Laplaca może być dowolnie zła.

Źródło: Probabilistic Artificial Intelligence