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。
在貝葉斯定理中，每個名詞都有約定俗成的名稱：
按這些術語，bayes定理可表述為：
後驗概率 = (相似度*先驗概率)/標準化常量
也就是說，後驗概率與先驗概率和相似度的乘積成正比。
另外，比例p(b|a)/p(b)也有時被稱作標準相似度（standardised likelihood），bayes定理可表述為：
後驗概率 = 標準相似度*先驗概率
根據條件概率的定義。在事件b發生的條件下事件a發生的概率是
同樣地，在事件a發生的條件下事件b發生的概率
整理與合併這兩個方程式，我們可以找到
這個引理有時稱作概率乘法規則。上式兩邊同除以p(b)，若p(b)是非零的，我們可以得到貝葉斯 定理:
對於變數有二個以上的情況，貝式定理亦成立。例如：
這個式子可以由套用多次二個變數的貝式定理及條件機率的定義匯出：
由上述推廣，我們可以得到在pgm中乙個經常應用的公式：
用文字敘述可表示為：後驗概率 = 似然函式*先驗概率
貝葉斯定理
要了解貝葉斯定理，我們必須先知道什麼是條件概率 概率是什麼我們大家都知道，它能夠反映隨機事件出現的可能性大小 那什麼是條件概率，現在有一位小明同學，上學總是遲到，遲到也是有概率的，小明每次遲到當然也是有原因的，假設小明遲到就是因為晚上打遊戲早上經常睡過，如果前一天小明不玩遊戲，第二天遲到的概率是20...
貝葉斯定理
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。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 互斥且構成乙個完全事件，已知它們的...
貝葉斯定理
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。p a 是 a 的先驗概率，之所以稱為 先驗 是因為它不考慮任何 b 方面的因素。p a b 是已知 b 發生後 a 的條件概率，也由於得自 b 的取值而被稱作 a 的後驗概率。p b a 是已知 a 發生後 b 的條件概率，也由於得...