title: 贝叶斯概率、贝叶斯推断以及模型之间的关系？
desc: 很多地方都可以看到Bayesian方法，究竟应该怎么来理解它，它和Frequency的区别究竟在哪里？<br>体现在模型上，又该怎么理解，比如GMMLDA和Bayesian的联系究竟是怎样？是对于先验的假设，还是一种推理方法，亦或是一种对于概率的理解？另外，我自己感觉PGM基本都是生成模型，大量的使用了Bayesian的方法，这个理解对不对？
topic: 算法
content: 简单来说，Bayesian 与 Frequency 的区别在于对参数的理解不同，具体来说，Frequency视角下，参数是一个实数或者向量，所以参数空间是欧式空间mathbbR^n或其子集而Bayesian视角下，参数是一个随机变量或者随机向量。实数和随机变量的本质区别在于其上能不能建立起概率结构。举个例子，随机过程 Xt omega， t in T 有两种视角：给定t，那么Xt就是一个随机变量而如果给定omega，Xt就是关于t的实值函数。体现在
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