01
贝叶斯主义科学观
任何科学理论，都是有可能被证伪的，即使是牛顿的经典力学这样伟大的理论，最后也被证明是有适用条件的。所以在贝叶斯主义的科学观看来，一套科学理论的是对是错，是一个概率问题。
这个说法来源于数学上的一个理论，叫贝叶斯理论。
这个理论的精髓就是，我们可以根据新出现的证据，来描述一件事情发生概率的变化。整个调整的过程，是要根据一套严格的数学公式来进行计算的。
02
贝叶斯科学观与机器学习思维
很多人认为：“贝叶斯主义的科学观存在着一个非常严重的问题，因为在贝叶斯理论的算法中，我们必须要先给一个理论赋予一个概率，再来进行计算”，认为这是一个主观设定概率会影响最终的结果。
但是，随着机器学习的思路的出现，我感觉贝叶斯科学观也正体现了这种机器学习观念：这个概率刚开始可能是认为主观设定的，设置可能误差很大的，但是，随着新的事实不断出现，通过“机器”不断的学习，这个概率会越来越接近真实的情况。
03
频率学派
对概率的定义：在大量重复进行同一实验事件A发生的频率总是接近某一个常数，并在它附近进行摆动，这时将这个常数叫事件A的概率，记作P(A)。频率学派在评估不可重复实验事件发生的概率具有很大的限制性。
频率派认为参数是客观存在，不会改变，虽然未知，但却是固定值
04
贝叶斯学派
对概率的定义：贝叶斯学派评估事件A发生的概率带有主观性，且事件A发生的概率是当前观测数据集D下的概率，即条件概率P(A|D)，当观测数据集更新为D1时，则事件A发生的概率为P(A|D1)，不同的数据集预测A事件发生的概率不同。贝叶斯学派评估事件A发生的概率会引用先验概率和后验概率两个概念，贝叶斯定理是搭建先验概率和后验概率的桥梁。
定义包含了三个要点：
（1）、事件A发生的概率是变化的，并非常数。
（2）、事件A发生的概率是特定数据集下的条件概率。
（3）、事件A发生的概率是后验概率，且事件A发生的先验概率已给定。
P(A|B)为已知事件B下A发生的概率，称为后验概率；等式右边分子部分P(A)为事件A发生的概率，称为先验概率。贝叶斯定理是先验概率和后验概率转换的桥梁。
05
频率学派和贝叶斯学派在评估模型参数的异同
相同点：最大似然函数在频率学派和贝叶斯学派都具有重要的作用。
不同点：频率学派认为模型是一成不变的，即模型参数是个常数；贝叶斯学派认为模型是一直在变的，当获取新的信息后，模型也相应的在改变，即模型参数是个变量，用概率去描述模型参数的不确定性。
频率派最常关心的是似然函数，而贝叶斯派最常关心的是后验分布。
贝叶斯派因为所有的参数都是随机变量，都有分布，因此可以使用一些基于采样的方法（如MCMC）使得我们更容易构建复杂模型。
频率派的优点则是没有假设一个先验分布，因此更加客观，也更加无偏，在一些保守的领域（比如制药业、法律）比贝叶斯方法更受到信任。
参考文章
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