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贝叶斯定理
貝葉斯定理是[[概率論]]與[[統計學]]中的核心定理，由英國數學家[[托馬斯·貝葉斯]]在18世紀提出。該定理表述為：若已知事件B的條件概率P(A|B)，以及A與B的先驗概率，可透過[[後驗概率]]公式 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) 來更新對事件A的信念。這種從[[先驗概率]]到[[後驗概率]]的推斷過程，稱為貝葉斯推斷，廣泛應用於[[機器學習]]、[[資訊檢索]]、[[專家系統
貝葉斯定理是概率論與統計學中的核心定理，由英國數學家托馬斯·貝葉斯在18世紀提出。該定理表述為：若已知事件B的條件概率P(A|B)，以及A與B的先驗概率，可透過後驗概率公式 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B) 來更新對事件A的信念。這種從先驗概率到後驗概率的推斷過程，稱為貝葉斯推斷，廣泛應用於機器學習、資訊檢索、專家系統以及貝葉斯網絡等領域，成為現代人工智能與數據分析的重要工具。
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