在机器学习和统计学习中，正态分布的身影无处不在，最为常见的是标准正态分布和多元正态分布 (multivariate normal distribution)，两者分别作用于标量 (scalar) 和向量 (vector)。实际上，也存在一种正态分布的形式，它作用于矩阵，并广泛地应用于贝叶斯向量自回归模型 (Bayesian vector autoregression) 中。本文接下来将从大家所熟知的正态分布出发，先介绍矩阵正态分布，然后讨论矩阵正态分布在贝叶斯方法中的应用。

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