贝叶斯密式增长是指在统计学或机器学习中尽可能有效地拟合随着时间的推移，理想函数的参数会随着时间而变化的方法。它是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，它会考虑未来数据的先验信息，这将使得估计更加可靠。贝叶斯密式增长的另一个例子是神经网络，它可以帮助预测未来行为并改进现有的模型。贝叶斯密式增长也可以用于商业领域，如产品估值、市场分析和预测销售量等，以及用于识别相关性因素和关键驱动因素。