貝葉斯定律是什麼 怎麼理解

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率（或邊緣概率）的一則定理。其中P(A|B)是在B發生的情況下A發生的可能性。

方法/步驟

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貝葉斯定理也稱貝葉斯推理，早在18世紀，英國學者貝葉斯(1702～1763)曾提出計算條件概率的公式用來解決如下一類問題：假設H[1],H[2]…,H[n]互斥且構成一個完全事件，已知它們的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,現觀察到某事件A與H[1],H[2]…,H[n]相伴隨機出現，且已知條件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。

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貝葉斯(1701年—1761年) Thomas Bayes，英國數學家。1701年出生於倫敦，做過神父。1742年成為英國皇家學會會員。1761年4月7日逝世。貝葉斯在數學方面主要研究概率論。他首先將歸納推理法用於概率論基礎理論，並創立了貝葉斯統計理論，對於統計決策函數、統計推斷、統計的估算等做出了貢獻。1763年由Richard Price整理髮表了貝葉斯的成果《An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances》 ，對於現代概率論和數理統計都有很重要的作用。貝葉斯的另一著作《機會的學説概論》發表於1758年。貝葉斯所採用的許多術語被沿用至今。