【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 
1.贝叶斯定理定义
贝叶斯定理是关于随机事件 A 和 B 的条件概率： 
其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。
在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：
- P(A)是 A 的先验概率，之所以称为“先验”是因为它不考虑任何 B 方面的因素。
- P(A|B)是已知 B 发生后 A 的条件概率，也由于得自 B 的取值而被称作 A 的后验概率。
- P(B|A)是已知 A 发生后 B 的条件概率，也由于得自 A 的取值而被称作 B 的后验概率。
- P(B)是 B 的先验概率，也作标淮化常量（normalizing constant）。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/pengchanghua/blog/3154594