回答如下：頻率概率和貝葉斯概率是兩種不同的概率定義方式。

頻率概率是指在一定數量的試驗中，某個事件發生的次數與總試驗次數的比值，也就是事件發生的頻率。例如，在投擲一枚硬幣的實驗中，正面朝上的頻率是50%。

貝葉斯概率是指在已知某些先驗條件的情況下，對一個事件發生的概率的估計。例如，在進行疾病診斷時，醫生會考慮病人的癥狀、病史、家族史等因素來估計疾病的發生概率。

舉例來說，假設有一個盒子，裡面有黑色球和白色球。頻率概率是指在進行多次隨機取球實驗中，黑色球和白色球分別出現的頻率。貝葉斯概率則會考慮先驗條件，如盒子的大小、球的數量、球的分布等，來估計某個顏色的球出現的概率。

: 頻率概率與貝葉斯概率的區別在於對於未知事件的處理方式不同。
: 頻率概率是指事件發生的次數佔總次數的比例，而貝葉斯概率是在已知一些先驗信息的情況下，根據這些信息來推斷事件的發生概率。
頻率概率是一種基於數據分析的統計學方法，而貝葉斯概率則更依賴於主觀的先驗信念。
: 舉例來說，假設有某個城市每年發生一起交通事故的概率為0.1%，那麼在頻率概率中我們會根據歷年上報的事故次數與總次數所得的比值來計算概率。
而在貝葉斯概率中，我們如果得知了一些相關的先驗信息比如該城市的駕駛習慣、城市交通規劃等，我們可以根據這些信息來更新我們對這個事件概率的推斷。

頻率概率和貝葉斯概率是常用的兩種概率計算方式，它們的區別在於：頻率概率是基於被觀察到的實際事件頻率進行計算的，而貝葉斯概率是基於已有的先驗知識和新觀察到的證據進行的條件概率計算。
舉個例子，如果我們要判斷一枚硬幣正反面的概率，使用頻率概率計算，我們需要通過大量實驗獲取實際觀察到正反面的頻率來估算概率；而使用貝葉斯概率計算，我們會考慮已有硬幣重量、形狀等特徵的先驗知識，然後結合新的觀察證據進行概率推斷。
這就是兩種概率計算方式的區別。
值得注意的是，貝葉斯概率需要依賴先驗知識，因此可能會受到主觀因素的影響，而頻率概率則更加客觀。

貝葉斯學派與頻率學派的不同之處：

簡單地說，頻率學派與貝葉斯學派探討「不確定性」這件事時的出發點與立足點不同。頻率學派從「自然」角度出發，試圖直接為「事件」本身建模，即事件A在獨立重複試驗中發生的頻率趨於極限p，那麼這個極限就是該事件的概率。

舉例而言，想要計算拋擲一枚硬幣時正面朝上的概率，我們需要不斷地拋擲硬幣，當拋擲次數趨向無窮時正面朝上的頻率即為正面朝上的概率。

從這個意義上來講，貝葉斯概率論試圖構建的是知識狀態的表徵，而不是客觀世界的表徵。因此，在機器學習、統計推斷中，許多情況下貝葉斯概率推斷更能解決觀察者推斷的問題，而繞開了關於事件本體的討論，因為沒有討論本體的必要性

頻率概率是隨機事件在重複試驗中發生頻率近似替代概率，比如擲硬幣正面朝上概率為1/2。而貝葉斯概率是在事件A發生條件事件B發生概率P（BlA）=P（AB）/P（A）