贝叶斯主义者们是数据领域里的明星，他们信奉一种对概率和不确定性建模的方法，被誉为”先知之学”。然而，我却选择不跟风，不盲从，不成为贝叶斯主义者。
作为一个坚守独立思考的数据科学家，我拒绝被束缚在贝叶斯框架下，我不愿沦为仅仅是贝叶斯主义者的跟风者。在我看来，贝叶斯方法虽然在某些情况下表现出色，但并非适用于所有问题。
贝叶斯主义者们倚仗概率推断的理论，认为通过贝叶斯公式可以准确推断出未知的参数。然而，这种方法在处理大规模数据和高维度特征时往往效果不佳，因为需要计算的参数众多且复杂。
相比之下，频率主义者更注重数据的稳定性和可复现性，他们更倾向于通过大规模数据集和统计方法获取客观真相。在我看来，频率主义者的方法更适用于研究真实世界中复杂多变的现象。
作为一个不拘泥于传统思维束缚的数据科学家，我选择接纳各种理论方法，从而能够更全面地理解和分析数据。我不愿意被侷限在贝叶斯主义者的框架下，而是希望能够自由探索数据的奥秘，找到最适合解决问题的方法。
因此，在这个数据驱动的时代，我选择坚守独立思考，不被传统观念所困扰，不成为贝叶斯主义者的盲从者。我相信，只有保持开放心态，才能够真正探索数据的无限可能性，达到最终的成功。
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