贝叶斯，生于 1702 年，英国牧师，业余数学家。贝叶斯定理是贝叶斯的朋友，在贝叶斯死后两年，整理其遗稿并以贝叶斯的名字发表的。其实，贝叶斯本人不知道其发现会被发表而且对计算机时代产生出的巨大影响。

贝叶斯定理，讲的实际上是，当我们获得新证据时，我们应该如何更新自己原有的判断。教给我们，认识一件事或一个人靠谱与否的逻辑，其实分三步：

1、先验。就是得有个最初认识或猜测；

2、似然。有了新证需先判断证据可靠程度；3、后验。即，叠加似然新证更新先验判断。

即：

P(A|B)=P(B|A)*P(A)÷P(B)。公式中的每一项都有明确含义：

P(A)：在看到任何证据之前，你对事件A发生的“先验信念”

P(A|B)：观察到证据B之后，你对事件A的“后验信念”——更新后的认知P(B|A)：如果A是真的，那么观察到证据B的可能性有多大P(B)：证据B本身出现的总体概率。

贝叶斯定理，不允许你无视证据，但也不希望你的判断，被任何一单似然证据而绑架。因为判断的确定性，是来自于所有证据信息的综合。