P(A) 是 A 發生的概率；
P(B|A) 是在 A 發生的情況下 B 發生的概率；
P(B) 是 B 發生的概率。
P(B) = P(B丨A)P(A)+P(B丨A')P(A')......這個叫做全概率公式。
P(A')，A不發生的概率，P(A') = 1- P(A)。
貝葉斯定理是壹種根據已知其他概率的情況，求解概率的方法。貝葉斯定理作為常用的基礎算法，在統計學、心理學、社會學、經濟學等方面壹直有很重要的意義與應用。進入IT時代，貝葉斯定理在計算機科學，特別是在機器學習、工智能方面占有重要的壹席之地人。尤其是在數據處理方面，針對事件發生的概率以及事件可信度分析上具有良好的效果。近年來，貝葉斯定理在證券、期貨等分析與市場預測方面，得到越來越多的重視與應用。
貝葉斯(1701年—1761年) Thomas Bayes，英國數學家。1701年出生於倫敦，做過神父。1742年成為英國皇家學會會員。1761年4月7日逝世。貝葉斯在數學方面主要研究概率論。他首先將歸納推理法用於概率論基礎理論，並創立了貝葉斯統計理論，對於統計決策函數、統計推斷、統計的估算等做出了貢獻。