Bayesian Updating

释义 Definition

贝叶斯更新：在获得新证据（数据）后，用贝叶斯定理把原先的信念/假设概率（先验 prior）更新为新的概率（后验 posterior）的方法。常用于统计推断、机器学习、医学检测、风险评估与决策分析等。

发音 Pronunciation

/ˈbeɪziən ˈʌpˌdeɪtɪŋ/

例句 Examples

I used Bayesian updating to revise my estimate after seeing new data.
我用贝叶斯更新在看到新数据后修正了自己的估计。

In clinical testing, Bayesian updating combines the prior prevalence of a disease with the test result to compute a more realistic probability for an individual patient.
在临床检测中，贝叶斯更新会把疾病的先验患病率与检测结果结合起来，从而为单个病人计算更贴近现实的概率。

词源 Etymology

“Bayesian（贝叶斯的）”来自18世纪英国数学家与牧师 Thomas Bayes 的名字，指基于贝叶斯定理的推断思想；“updating（更新）”来自 update（使现代化/使变新），在统计语境中强调“用新信息改写旧的概率判断”。合起来就表示“用新证据更新信念”。

相关词 Related Words

• Bayes’ Theorem
• Prior
• Posterior
• Likelihood
• Evidence
• Inference
• Conditional Probability
• Markov Chain Monte Carlo

文学与名著中的用例 Literary Works

• Bayesian Data Analysis（Gelman et al.）——系统讲解如何用“更新”从先验得到后验，是该术语的核心用法来源之一。
• Probability Theory: The Logic of Science（E. T. Jaynes）——以“概率作为逻辑”阐释贝叶斯更新在科学推理中的地位。
• Information Theory, Inference, and Learning Algorithms（David J. C. MacKay）——在机器学习与推断章节中频繁使用贝叶斯更新框架。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）——在概率图模型与贝叶斯推断部分使用并推导更新过程。