贝叶斯学派是不是统计学派

是的，贝叶斯学派是统计学派的一个分支，其核心思想是利用贝叶斯定理来进行概率推断和模型建立。在贝叶斯学派中，模型参数的先验分布被认为是已知的，而后验分布则是关于参数的不确定性的度量。贝叶斯学派的代表算法包括朴素贝叶斯分类、贝叶斯网络、马尔可夫链蒙特卡罗等。

与频率学派（又称经典学派）不同，贝叶斯学派的概率解释是主观的，即它们可以反映研究者的先验信念和主观判断。贝叶斯学派的优点是能够处理小样本和高维度的数据，具有较强的泛化能力和可解释性，而缺点是需要选择适当的先验分布和计算复杂度较高。因此，在实际应用中，贝叶斯学派通常与其他机器学习方法结合使用，以充分利用各种方法的优点。