一句话定义
贝叶斯公式 中的 P(H|E)：在新证据 E 条件下，对假设 H 的概率重新评估。说白了，后验 = 你更新后的 先验。
来源
详细解释
- 后验是上一轮先验经过证据洗礼后的产物：「你的先验因为证据而发生了改变，后验就是你更新后的先验」。
- 这一轮的后验，就是下一轮的先验——贝叶斯推理是递归过程。
- 当先验很低时（罕见事件），即使证据很强（高 似然度），后验也可能仍然很低（如罕见病例子的 1/11）。这就是 贝叶斯主义 的”气度”：哪怕教练说他是下一个梅西，也别立刻信。
- 在大语言模型中，每给一个 Prompt 就是输入证据，“强迫它更新后验概率，从而坍缩出一个具体的回答”。