贝叶斯推理是一种统计推断方法，其中贝叶斯定理用于随着更多证据或信息的出现而更新假设的概率。从根本上讲，贝叶斯推理使用先验知识（以先验分布的形式）来估计后验概率。贝叶斯推理是统计学中的重要技术，尤其是在数理统计学中。贝叶斯更新在动态分析数据序列时尤为重要。贝叶斯推理已广泛应用于科学、工程、哲学、医学、体育和法律等各种活动中。在决策理论哲学中，贝叶斯推理与主观概率密切相关，通常称为“贝叶斯概率”。
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