贝叶斯定理是一种用于更新概率判断的方法,它通过已知的先验概率和新的证据信息,计算出更新后的后验概率。贝叶斯定理可以用来解决分类、预测、诊断等问题。其公式为:后验概率=先验概率×似然比/证据因子。贝叶斯定理在人工智能、数据分析等领域有着广泛的应用。