Der Satz von Bayes ist ein mathematisches Theorem der Wahrscheinlichkeitstheorie, das benannt ist nach dem britischen Mathematiker Thomas Bayes (ca. 1701–1761). Der Satz von Bayes beschreibt, wie man die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses unter Berücksichtigung einer Vorinformation neu bewerten kann.
Die Formel des Satzes von Bayes lautet:
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Hierbei steht P(A|B) für die bedingte Wahrscheinlichkeit des Ereignisses A unter der Bedingung, dass B eingetreten ist. P(B|A) ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass B unter der Bedingung A eintritt, P(A) und P(B) sind die Wahrscheinlichkeiten für die Ereignisse A und B unabhängig voneinander.
Der Satz von Bayes wird in vielen Bereichen, wie Statistik, Informatik, Maschinelles Lernen und Medizin, angewendet, um probabilistische Modelle zu verbessern und Unsicherheiten zu berücksichtigen. Durch die Anwendung des Satzes von Bayes kann man beispielsweise Vorhersagen treffen, Diagnosen stellen oder Entscheidungen treffen, indem man zusätzliche Informationen einbezieht.
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