A      : 원인 또는 가정(Hypothesis)      

B      : 관찰 또는 관측(Observation)      

P(A|B) : B가 관측됐을때 그 원인이 A일 조건부 확률(사후 확률) A의 조건부확률 

              또는 B라는 특정값에 의한 사후 확률 (Posteriori)            

사건 B가 일어났다는 것을 알고, 그것이 원인 A로부터 일어난 것이라고 생각되는 조건부확률    

P(B|A) : A가 주어졌을 때의 조건부확률 (Likelihood,우도) A 하에서 B의 발생 확률     

P(A)   : A의 사전확률 (Priori)         . A의 성립 확률     

P(B)   : B의 사전확률 (Evidence)         . B의 성립 확률

사례:슬럼프 중 홈런을 친 어떤 타자. 며칠 간 원정 경기로 속옷도 못 갈아 입음. 그런데...

B:슬럼프가 지속되는데 갑자기 홈런을 친다.

A:일주일 속옷을 안 갈아 입었다.

A->B: 일주일 속옷을 안 갈아 입으면 홈런을 친다. 

두뇌 속 연산: P(A l B): 홈런을 쳤을 때 여러 추정되는 원인 중에서 

    속옷을 안 갈아입은 것이 원인일 확률을 계산함.

P(A):일주일 간 속옷을 안 갈아 입었을 확률

P(B):홈런 칠 확률

베이즈 정리로부터, 사후확률의 계산   

ㅇ (관측 결과를 살펴봄으로써,) 사전확률을 

사후확률로 전환할 수 있음 => 베이즈 갱신   

 ㅇ 사후확률 계산식             

 - X    : 관측 결과      

- Θj : 분류 범주 / 분류 영역 / 카테고리         

. 즉, 모수를 미지의 확률변수로 보고, 이것의 확률분포를 찾으려는 것 임      

- P[Θj] : 사전확률 (Priori Probability) 

. 사건 발생 전에 이미 가지고 있는 사전 지식     

- P[Θj|X] : 사후확률 (Posteriori Probability)

. 관측 결과로부터 어떤 원인에 의해 출현한 것이라고 생각(추정)되는 조건부확률     

- P[X|Θj] : 조건부확률 (Likelihood, 우도)

. 나타난 결과 마다 다른 값을 갖는, 여러 가능한 가설들을 평가할 수 있는 조건부확률    

-  : 증거(Evidence)  <= 전체 확률의 정리 임         

. P[X]는, 사후확률의 계산에는 필요한 값이나, 추론/결정/판정에 영향을 미치지 않는 정규화된 상수로 취급됨