是否可以用贝叶斯来解释似然函数
这里面B不是变量而是参数啊，一般来说都会假设参数满足某一先验分布，那么概率也随之确定了。
■网友
这涉及到频率学派和贝叶斯学派的分歧。In frquentist’s view，B是一个固定参数。In Bayesian’s view，B是一个随机变量，有自己的概率分布。
■网友
同学, 最大似然和贝叶斯是两种不同的方法... 你不能把两个混在一起说. 看这里http://www.docin.com/p-613257617.html ppt第五页
■网友
可以，bernardo 和Smith在1994年就从贝叶斯的角度阐述了似然函数的原理，而且从贝叶斯讲似然函数感觉更好理解。具体的我也在找资料，在学习。
■网友
【是否可以用贝叶斯来解释似然函数】 将A看做事件“X=x”（也就是随机变量X的样本值为x），将B看做事情“未知参数”，一般会事先假设未知参数服从某一先验分布。
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