变分近似是一种数学方法，用来近似复杂系统中难以精确计算的概率分布。在统计和机器学习领域，我们经常会遇到需要估计后验分布的情况，后验分布是指在给定观测数据后，我们对未知量（比如模型的参数）的不确定性的概率描述。
想象你有一堆数据，你想根据这些数据来猜测某些你不知道的量（比如一个事件发生的概率）。在贝叶斯统计中，你会用到后验分布来表达你的猜测。但问题在于，对于很多复杂的模型，这个后验分布非常难以直接计算。
这时候，变分近似就像是一种数学上的“捷径”。它不去尝试直接计算这个复杂的后验分布，而是用一个简单的分布来近似这个复杂的后验分布。这个简单的分布有一些参数，通过调整这些参数，我们使得这个简单的分布尽可能地接近真实的后验分布。这个过程有点像是在不同的简单分布中找到最佳的“替身”来扮演复杂后验分布的角色。
