前话：之前看过贝叶斯的东西，想记录自己的理解。
每个人身边发生的事情可能都是一个“概率性”事件。从抽签、买彩票，站在古典概率的角度，这些事对于每个人都是公平的，阐述不确定事件的规律性。统计概率：在一个事件空间中，进行n次的随机试验，某个事件的发生会趋于一点。这就是“大数定理”，在统计的基础上得到的结果
。是不是能从之前
发生的事件的规律，预测某件事之后发生的概率呢？这就是贝叶斯公式的目的。
根据条件概率的定义。在事件B发生的条件下事件A发生的概率是：
同样地，在事件A发生的条件下事件B发生的概率：
整理与合并这两个方程式，我们可以找到：
这个引理有时称作概率乘法规则。上式两边同除以P(B)，若P(B)是非零的，我们可以得到贝叶斯定理：
参考资料：
http://zh.wikipedia.org/zh-cn/贝叶斯定理
http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/
平凡而又神奇的贝叶斯