apollo_probabilities函数用法

Apollo_probabilities函数通常是指在某些概率模型或者机器学习库中用于计算概率分布的函数，比如在概率图模型(PGM)、贝叶斯网络(Bayesian Network)或深度学习框架中。这个函数可能会接收一组输入数据，然后返回每个观测值对应的概率估计。

例如，在Python的PyMC3库中，`apollon_probs`可能是一个用于处理多元正态分布的概率密度函数，它接受参数如均值(mean)、方差(variance)以及可能的数据点，然后计算出每个数据点落在该正态分布下的概率。

用法示例可能像这样：

import pymc3 as pm

# 假设我们有一个二维随机变量X的均值和方差
mean = np.array([0, 0])
covariance = np.array([[1, 0], [0, 1]])

# 定义Apollon概率函数
def apollo_probs(data):
    with pm.Model() as model:
        dist = pm.MvNormal('dist', mean=mean, cov=covariance)
        return dist.prob(data)

# 使用函数计算特定数据点的概率
probability = apollo_probs(np.array([1, 1]))