非参数贝叶斯方法（non-parametric Bayesian approach），理学-统计学-大数据统计分析-贝叶斯统计-非参数贝叶斯，一种不需要对先验分布进行假设，而是通过数据本身来推断未知参数分布的基于贝叶斯定理的统计学方法。简史非参数贝叶斯方法的发展历史可以追溯到20世纪80年代，当时贝叶斯统计学派开始研究如何利用贝叶斯定理来处理复杂的统计问题。在这个背景下，一些学者开始尝试将非参数方法与贝叶斯定理结合起来，提出了非参数贝叶斯方法。在发展初期，非参数贝叶斯方法主要被应用于一维数据分布的推断，如正态分布、泊松分布等。随着计算机技术的发展，非参数贝叶斯方法开始被应用于更复杂的数据分析和机器学习任务中。在20世纪90年代，一些学者开始尝试将非参数贝叶斯方法应用于文本挖掘、图像处理等领域。例如，在文本挖掘中，非参数贝叶斯方法可以用于文本分类、情感分析等任务；在图像处理中，非参数贝叶斯方法可以用于图像分割、目标检测等任务。随着数据量的不断增加和计算能力的提升，非参数贝叶斯方法在21世纪得到了更广泛的应用。它被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、环境、能源等。