Bayesian

Bayesian view：
对于任一个未知量 theta， 都可以看作是有其概率分布的随机变量，它的概率分布是抽样前就有的关于 theta 的先验信息的概率陈述（Prior）。

Bayesian view：
Two steps to generate the sample x, First,  we need to sample  f(theta) to get a theta'. Secondly,  from p(x|theta') to get sample x = (x1, x2, ... xn).

p(x|theta') = continuely-multiplication p(xi|theta)  (联合概率密度函数）

这个联合密度函数综合了总体信息和样本信息，称为似然函数 L(theta')