использует условную вероятность, чтобы работать в обратном направлении от наблюдения фактов к наиболее вероятным причинам существования этих фактов. Вспомните о монете, которую вот-вот бросит футбольный судья, чтобы решить, какая команда начнет игру. Было бы разумно думать, что существует 50%-ная вероятность выигрыша жеребьевки любой из команд. Но что бы мы подумали, если бы знали, что в каждой из последних пяти игр с участием нашей команды и одного и того же судьи мы проигрывали жеребьевку? Мы, вероятно, заподозрим нечестные действия судьи и будем меньше верить в то, что у нас есть равные шансы выиграть жеребьевку и в этот раз.
Байесовский подход исполь
p(N|E) = p(N)×[p(E|N)/p(E)].
То есть новая вероятность того, что нечто случится (с учетом новых фактов), вычисляется путем деления того, что вы считали вероятным (до получения новых фактов), на то, насколько хорошо новые факты подтверждают утверждение о том, что могло бы случиться.