Jeśli weźmiemy zwykłą regresję liniową, założymy że (prior) wagi pochodzą z rozkładu normalnego oraz likelihood również jest z rozkładu normalnego, to dostajemy posterior z rozkładu normalnego (Conjugate Prior). Wówczas dostajemy iteracyjny algorytm, który wraz ze spływającymi nowymi danymi liczy nam coraz dokładniejszy posterior (Recursive Probabilistic Inference).