贝叶斯原理学习

维基百科：https://zh.wikipedia.org/wiki/贝叶斯定理

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理。

其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。

在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：

• P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。
• P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。
• P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。
• P(B)是B的先验概率或边缘概率。

按这些术语，贝叶斯定理可表述为：

后验概率 = (似然性*先验概率)/标准化常量

也就是说，后验概率与先验概率和相似度的乘积成正比。

另外，比例P(B|A)/P(B)也有时被称作标准似然度（standardised likelihood），贝叶斯定理可表述为：

后验概率 = 标准似然度*先验概率