贝叶斯定理是关于随机事件a和b的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中p(a|b)是在b发生的情况下a发生的可能性。
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共1图 1 贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设h[1],h[2]…,h[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率p(h[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件a与h[1],h[2]…,h[n]相伴随机出现，且已知条件概率p(a|h[i])，求p(h[i]|a)。
2 贝叶斯(1701年—1761年) thomas bayes，英国数学家。1701年出生于伦敦，做过神父。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。1763年由richard price整理发表了贝叶斯的成果《an essay towards solving a problem in the doctrine of chances》 ，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。