1. 就分类而言，在模型训练前，对一个样本所来自的总体的类别变量分布的先验知识，与在模型训练后对该类别变量分布的后验知识，主要区别是什么？

在模型训练前，我们对一个样本所来自的总体的类别变量分布的先验知识是基于过去的经验或者领域知识得出的，它是主观的、不确定的，而且可能存在偏见。在模型训练后，对该类别变量分布的后验知识是通过数据分析和模型训练得出的，它是客观的、准确的，并且可以随着数据的增加而不断更新和改进。因此，后验知识更加可信和可靠。