这个问题类似于以下问题：参数模型与非参数模型有什么区别。

• 贝叶斯网络可以看作是参数模型。我们对随机变量和随机变量之间的依赖关系有明确的假设（假设我们只做参数学习没有结构学习）。

• Apriori 算法是一种“数据挖掘”算法，这意味着它将以有效的算法给出所有模式，而不是真正的“机器学习”，即学习/调整某些参数以优化某些目标函数。

• 哪个更好？还是利弊？就像关于参数模型与非参数模型的讨论一样。如果贝叶斯网络假设很好，那么它会“更好”。另一方面，如果假设不准确，先验可能会更好。

此外，贝叶斯网络和 Apriori 算法的使用方式不同。

• 贝叶斯网络主要用于“推理”。我们可以问贝叶斯网络的问题就像“如果我知道 A 和 B 发生了，C 发生而 D 不发生的几率是多少”？该模型将给出查询的概率。

• Apriori算法用于获取满足条件的频繁项集。典型的问题是“什么是频繁出现的项目”，这与贝叶斯网络中提到的条件概率查询不同。

• 通俗地说，我们可以认为 Apriori 是在尝试提出关于联合概率的问题并存储所有高频组合。另一方面，贝叶斯网络试图提出关于条件概率的问题：给定数据，哪个假设更有可能。