概率統計中的一箇基本工具
貝葉斯法則，也稱爲貝葉斯定理或貝葉斯規則，是概率統計中的一箇基本工具。它描述了兩個條件概率之間的關係，即P(A|B)和P(B|A)。貝葉斯法則的核心是條件概率，例如P(B|A)，表示在事件A發生的條件下，事件B發生的概率。
貝葉斯法則可以表示爲：P(A|B)=P(B|A)×P(A)/P(B)。這意味着，當我們觀察到事件B發生後，事件A發生的概率是由P(B|A)和P(A)共同決定的。如果P(B|A)的值較大，那麼在事件B發生後，事件A發生的概率也會相應增大。
貝葉斯法則在統計學、機器學習、人工智能等領域有着廣泛的應用。它允許我們根據新的數據和信息來更新我們對事件概率的信念，即使這些數據和信息與原來的假設或信念可能不完全一致。