【1】引言

前序学习进程中，对贝叶斯公式曾经有相当粗糙的回归，实际上如果我们看教科书或者网页，在讲贝叶斯公式的时候，会有几个名词反复轰炸：先验概率、后验概率、似然概率。
今天就来把它们解读一下，为以后的学习铺平道路。

【2】概念解释

【2.1】先验概率

先验概率，在获取任何新数据或者新信息之前，对某个事件发生概率的出事判断，就是基于历史经验、常识或主观做出的判断。
比如，抛一枚硬币，向上或者向下的概率都是0.5，这是基于常识做出的判断，属于先验概率。
先验概率会在获取任何新数据或者新信息之后被不断刷新，可以记录为 $P (A)$ 。

【2.2】似然概率

似然概率，在已知某个事件或某个参数的前提下，观测到某一结果概率，描述了因，预测果出现的可能性。
比如，抛一枚硬币，第一次正面朝上，问再抛两次，三次中至少有一次反面朝上的概率。这个时候可以预测，剩余两次的结果组合为[正正]、[正反]，[反正]，[反反]，三次中至少有一次反面朝上的概率实际上只需要判断后两次即可，概率是四分之三，这个概率是似然概率。
似然概率可以记录为 $P (B ∣ A)$ ，也就是事件A发生后，事件B发生的概率。

【2.3】后验概率

后验概率，在获取观测数据或者信息之后，对原事件发生概率的更新判断，是对先验概率基于似然概率的校正。
比如抛一枚硬币，第一次正面朝上，三次中有至少一次反面朝上的概率是四分之三，则第二次和第三次抛硬币出现反面朝上的概率就是后验概率，这个概率也等于四分之三。
后验概率可以记录为 $P (A ∣ B)$ ，也就是观测到事件B发生后，事件A发生的概率。