貝葉斯定理是什麼
Context:在概率理論和統計學中,貝葉斯定理 (也稱為貝葉斯定律或貝葉斯規則),以托馬斯·貝葉斯的名字命名,描述事件的概率,基於可能與事件相關的條件的先前知識. 例如,如果已知健康問題發展的風險隨著年齡的增長而增加,貝葉斯定理允許對已知年齡的個體的風險通過與其年齡相對的條件來更準確地評估,而不是簡單地假設該個體是整個人口的典型.  貝葉斯定理的許多應用之一是貝葉斯推理,這是統計推理的一種特殊方法. 當應用時,定理中涉及的概率可能有不同的概率解釋. 在貝葉斯概率解釋中,該定理表達了以概率表達的某種程度的信念應該如何合理地改變以考慮相關證據的可用性. 貝葉斯推理是貝葉斯統計學的基礎,被一個權威者認為是:"對於概率論來說,畢達哥拉斯定理對幾何學來說是什麼.
貝葉斯定理是基於與事件的先前知識相關的條件概率.