先验是数据的属性，而不是数据上使用的算法。

“最大条件独立性：如果可以在贝叶斯框架中提出假设，请尝试最大化条件独立性。这是朴素贝叶斯分类器中使用的[归纳]偏差。” - 维基百科

归纳偏差可以被认为是关于在学习算法中编码的数据的假设。

不，这是从定义中显而易见的可能性。通过假设数据遵循线性模型，您可以在线性回归中引入归纳偏差。即使在贝叶斯方法中，您也会通过假设数据遵循某个家族的模型来引入一些归纳偏差。

先验是一种先验知识，可以帮助我们从可用数据中学习新概念。

先验或归纳先验也称为归纳偏置。

在这里，归纳一词并不具有归纳的严格数学含义，而是我们将根据先前的知识进行一些推断的事实。

从这个意义上说，归纳偏差是先验（先验分布），它是关于数据的知识（没有观察任何数据）。

后验分布是在观察到新证据（数据）之后的知识，同时考虑了先验知识。

从这个意义上说，您可能会猜测分布是关于数据的知识。