通过P（A∩B），我们可以得到：P（A）×P（B|A）=P（B）×P（A|B），进行简单的变换，就可以得到著名的贝叶斯定理了：
以上是我们得到最基本的贝叶斯公式的推导过程。在贝叶斯定理中，A是你要考察的目标事件（如喜不喜欢韩梅梅），P（A）是在没有其他任何信息帮助下，这个目标事件的概率，被称为初始概率。公式左边P(A|B)是指当发生B事件（如单独聊天）后，我们得到的新的观察，被称为后验概率，也就是我们最终寻求的事件概率。
在现实生活中，我们大脑决策的过程就是应用贝叶斯定理的过程。我们的手中只有有限的信息，而决策就是要利用有限的信息，尽量做出一个最优的预测。正如法国著名的天文学家和数学家皮埃尔·西蒙·拉普拉斯所说的一样：“人生最重要的问题，在绝大多数情况下，真的就只是概率问题。”
概率是个主观值，完全就是我们自己的判断，我们可以先估计一个初始概率 ，然后每次根据出现的新情况，掌握的新信息，对这个初始概率进行修正，随着信息的增多，慢慢逼近真实的概率。这个方法完美的解决了信息少的问题，我们不用等样本累积到一定程度，先猜一个就行动起来了。
让我们回到李雷和韩梅梅身上。韩梅梅如何推测李雷喜欢自己的概率呢？首先，韩梅梅只能主观想出一个初始概率，在没发生B（李雷单独找韩梅梅聊天）之前，韩梅梅推测李雷喜欢自己的概率很低，只有5%（P（A））。
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