贝叶斯公式：更新概率的利器

贝叶斯公式是用来计算在已知先验概率的基础上，通过新的证据来更新概率的公式。具体地，假设事件A和事件B是两个不独立的事件，P(A)为事件A的先验概率，P(B)为事件B的先验概率，P(A|B)为在事件B发生的条件下事件A发生的概率，则贝叶斯公式为：

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

其中，P(B|A)为在事件A发生的条件下事件B发生的概率，也称为似然度。这个公式可以用来计算在已知先验概率的情况下，根据新的证据来更新概率。