1、贝叶斯定理是关于随机事件a和b的条件概率(或边际概率)的定理，其中p(a|b)是b发生时a发生的概率。
2、贝叶斯定理也叫贝叶斯推理。早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702 ~ 1763)就提出了一个计算条件概率的公式来解决以下问题：假设h[1]，h[2]…，h[n]互斥，构成一个完整事件，它们的概率p (h [i])，i=1，是已知的
延伸阅读
贝叶斯公式的通俗解释
1.贝叶斯规则流行的解释是：一般情况下，事件b(发生)条件下事件a的概率与事件a条件下事件b的概率不同；但两者之间是有确定关系的，贝叶斯规则就是这种关系的陈述。
2.贝叶斯理论是由英国数学家贝叶斯发展起来的，用来描述两个条件概率之间的关系，如p(a|b)和p(b|a)。根据乘法定律，我们可以立即推导出：p(ab)=p(a)* p(b | a)=p(b)* p(a | b)。以上公式也可以改成p(a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b)。
3.贝叶斯统计中有个基本工具叫贝叶斯公式，也叫贝叶斯规则。虽然是数学公式，但是没有数字也能理解其原理。如果你看到一个人总是做一些好事，那个人很可能就是好人。
4.也就是说，当你不能准确认识一个事物的本质时，可以通过与一个事物的具体本质相关的事件数量来判断其本质属性的概率。在数学语言中，支持一个属性的事件越多，该属性成立的可能性就越大。
贝叶斯法则是什么
1.贝叶斯规则是统计学中的一个基本工具。
2.虽然是数学公式，但是没有数字也能理解其原理。如果你看到一个人总是做一些好事，那个人很可能就是好人。也就是说，当一个事物的本质不能被准确地认识时，其本质属性的概率可以通过与一个事物的具体本质相关的事件数量来判断。
3.用数学语言表示，支持一个属性的事件发生得越多，该属性成立的可能性就越大。
贝叶斯定律是什么
操作方法
1、贝叶斯定理也叫贝叶斯推理。早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702 ~ 1763)就提出了一个计算条件概率的公式来解决以下问题：假设h [1]，h [2]，h [n]互斥，构成一个完整的事件，它们的概率p (h [i])，i=1，2，是已知的
2、托马斯贝叶斯(1701-1761)，英国数学家。1701年出生于伦敦，他是一名牧师。1742年，他成为皇家学会的成员。他于1761年4月7日去世。贝叶斯主要研究数学中的概率论。他首先将归纳推理应用到概率论的基础理论中，创立了贝叶斯统计理论，在统计决策函数、统计推断、统计估计等方面做出了贡献。1763年，理查德普莱斯整理出版了贝叶斯结果《an essay towards solving a problem in the doctrine of chances》，在现代概率论和数理统计中发挥了重要作用。贝叶斯的另一部作品，《机会的学说概论》，发表于1758年。贝叶斯使用的许多术语今天仍然在使用。
