В чём отличие байесовских методов от частотных?

Отличие байесовских методов от частотных заключается в подходе к пониманию вероятности и неопределённости: proglib.io

1. Частотный подход рассматривает вероятности объективно, как фиксированные, но неизвестные величины. proglib.io Вероятность определяется путём многократных испытаний. proglib.io Например, чтобы определить, является ли монета «честной», нужно подбросить её много раз и записать результаты. proglib.io
2. Байесовский подход рассматривает вероятности субъективно, как меру уверенности. proglib.io Позволяет включать предварительные знания в оценку вероятностей. proglib.io Например, если монета выглядит нечестной, можно предположить, что вероятность выпадения орла выше 0,5. proglib.io Затем, по мере того как подбрасывается монета и видны результаты, можно обновлять свои убеждения. proglib.io

Кроме того, байесовские методы естественным образом количественно оценивают неопределённость с помощью вероятностных распределений, в то время как частотные методы полагаются на интервалы или статистику тестов для представления неопределённости. www.geeksforgeeks.org