貝葉斯推斷是一種基於貝葉斯定理的統計推斷方法。
這種方法的核心在於，當獲得新的數據或信息時，根據這些新信息更新對原有假設或概率分佈的理解。貝葉斯推斷廣泛應用於各個領域，包括但不限於科學、工程學、醫學、哲學、體育運動和法律等。這種方法也與決策論有密切聯繫，通常被稱爲貝葉斯概率。在機器學習領域，貝葉斯方法是一種生成模型，與判別模型相對。貝葉斯推斷可以利用先驗知識來評估不確定事件的概率，這比僅依賴樣本數據進行判斷更爲智慧。例如，如果知道患癌症與年齡有關，那麼可以根據年齡分佈來評估某人患癌症的概率，而不僅僅是基於年齡數據。