頻率學派和貝葉斯學派的區別

事實上，概率模型的訓練過程就是參數估計(parameter estimation)的過程。對於參數的估計，統計學界的兩個學派提供了不同的解決方案：頻率主義學派(Frequentist)認為參數雖然未知，但卻是客觀存在的固定值，因此，可通過優化似然函數等准則來確定參數值；貝葉斯學派(Bayesian)則認為參數是未觀察到的隨機變量，其本身也可有分布，因此，可假設參數服從一個先驗分布，然后基於觀測到的數據來計算參數的后驗分布。

參考：周志華《機器學習》。