非局部先验：利用数据关联提升模型性能的贝叶斯统计方法

非局部先验是一种贝叶斯统计学中的先验概率分布，它不仅依赖于当前观测数据，还依赖于其他相关数据。通常，这种先验分布被称为'全局'或'超越本地'的先验，因为它跨越了多个观测数据集，并利用了它们之间的关系。

非局部先验广泛应用于图像处理、信号处理、贝叶斯计算机视觉等领域。例如，在图像去噪中，非局部先验可以通过利用图像中相似区域的信息来提高去噪的效果。在图像分割中，非局部先验可以帮助将相似的像素分组在一起，从而提高分割的准确性。

总之，非局部先验是一种强大的统计工具，它能够利用多个相关数据集中的信息，提高模型的泛化能力和准确性。