请教各位大师， Bayesian learning 和 Degroot rules of thumb learning有什么区别呢？我理解的是前者是基于自身历史过往的决定是当前的决定的基础，而后者是基于和旁人交流而得到自己当前的决定。 不知道对不对？ 能不能麻烦大家能够尽可能详细一点跟我讲讲呢？
不胜感激！