人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。那么贝叶斯定理是什么呢？
贝叶斯定理是什么1、贝叶斯定理是概率论中的一个结论，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理（贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常，事件a在事件b（发生）的条件下的概率，与事件b在事件a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。
2、贝叶斯法则可表述为：后验概率=(似然度*先验概率)/标准化常量也就是说，后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。另外，比例pr(b|a)/pr(b)也有时被称作标准似然度（standardisedlikelihood），贝叶斯法则可表述为：后验概率=标准似然度*先验概率。
3、贝叶斯公式：p(a∩b)=p(a)*p(b|a)=p(b)*p(a|b)。如上公式也可变形为：p(a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b)。
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