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贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）
贝叶斯定理（Bayes’ Theorem），也称贝叶斯公式、贝叶斯法则，以其提出者著名英国数学家、概率论学科创始人托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes，1702-1761）得名，该定理用来描述两个条件概率之间的关系，如P（A|B）和P（B|A）：事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述，即P（A|B）=P（B|A）*P（A）/P（B）。
举例言之：如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人；今天晚上多云，那么明天下雨的概率就会很高。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。
贝叶斯定理虽然已经提出了200多年，但仍然在经济学、金融学、传染病学、心理学，甚至机器学习、人工智能等众多领域有着极高的应用价值。
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