贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A/H[i])，求P(H[i]/A)。
贝叶斯方法的软肋或者说范围之外，就是“无法预测值”，也就是我们说的“黑天鹅”，这要和“小概率”事件分清楚。任何定理和规律都有其范围，离开范围谈运用都是耍流氓。其实圣经中的寓言亚当夏娃摸石头猜太阳，说明贝叶斯方法使用的范围是正确的。一只聪明猪摸石头猜饲养员之爱，临死也不知道错在哪里，是因为范围用错了。然而，真是如此么？
亚当夏娃如果能猜直到天长地久，太阳死亡的那天，也是和聪明猪一样的下场。聪明猪错了吗？某种意义上说，他的命运已然注定，他在寻找生命的意义。但是如果他是一个特立独行的猪，思考如何逃出去，用贝叶斯方法计算饲养员打开猪栏的时间概率，就用对了范围。
不要问太阳为何照常升起，而要想丧钟到底为谁而鸣。
