贝叶斯定理是关于随机事件的一种定理，本质上讲，它是在概率论的范畴下解决归纳推理问题的理论，由英国数学家贝叶斯于18世纪提出，广泛应用于信息检索、自然语言处理、机器学习等领域。
贝叶斯定理实际上是一种用来量化在观察到结果之后，我们更新我们对已知数据概率的理论框架。简单来说，就是当我们拥有一些“先验”的知识时，如何利用新的证据修正这些知识，得出更加准确的结论，在不断更新的数据和证据中不断调整我们的认知。
在实际应用中，贝叶斯定理的思想也非常实用，可以应用于众多领域，如我们对未知信号的分析，可以通过贝叶斯公式来不断地更新我们对于信号的概率分布的了解，达到更加准确的分析结果。
