托马斯贝叶斯(Thomas Bayes,:1720-1761) 英国数学家.1702年出生于伦敦，1761年4月7日逝世. 1742年成为英国皇家学会会员.后来成为了一名Presbyterian minister(长老会牧 师).和他的同事们不同：他认为上帝的存在可以通过方程式证明. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论.他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立 了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献.1763年发 表了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用.他对统计推理的主要贡 献是使用了“逆概率"”这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来.贝叶斯的另一著作 《机会的学说概论》发表于1758年.贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今.虽然他看到了 自己的两篇论文被发表了，但是于1763年发表在伦敦皇家学会哲学学报上的那一篇提出著 名的贝叶斯公式的论文《论有关机遇问题的求解》(《Essay Toward Solving a Problem i n the Doctrine of Chances》)却是在他死后的第三年才被发表.200多年后，经过多年的 发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，己经成为概率统计中的一 个冠以“贝叶斯”名字的学派，他的这一理论照亮了今天的计算领域，成了21世纪计算机 软件的理论基础，尤其是在数据管理软件领域 微软公司的Windows XP操作系统就可以看到贝叶斯定理的身影，其智能纠错系统就是 建立在贝叶斯定理的基础上的：另外，该定理也是微软公司“以互联网为中心”的NET战 略的理论基石， 和传统的数据统计技术完全立足于“单纯、死板”的数据信息不同， 以贝叶斯定理为理论基础的数据统计技术有机地将数据信息同真实世界的信息联系在一起. 搜索巨人Google和Autonomy,一家出售信息恢复工具的公司，都使用了贝叶斯定理 (Bayesian principles)为数据搜索提供近似的（但是技术上不确切）结果 迄今为止应用贝叶斯定理最成功的公司则当属位于剑桥的英国自动(Autonomy)软件公 司.该公司应用贝叶斯定理开发出一种大规模“无序型数据”检索、归类、整理系统软件 所谓“无序型”数据，是指那些不适合进入井然有序的数据库的具有无数万亿字节的报告、 电子邮件、发言、新闻稿、网页等等，贝叶斯理论己经成为垃圾邮件过滤系统的基础.自动 (Autonomy)软件公司的软件能够帮助人类对这些纷繁错杂、浩如烟海的无序型信息进行准 确的检索、归类、储存以及分析等工作，并为有特殊需要的用户提供相关参考资料.仅仅在 四年的时间内，自动软件公司就获得了巨大的成功，其客户名单包括英国广播公司、通用汽 车公司，Proctor&Gamble公司，以及美国国防部等，目前该公司市值高达50亿美元. 研究人员还使用贝叶斯模型来判断症状和疾病之间的相互关系，创建个人机器人，开发 能够根据数据和经验来决定行动的人工智能设备， 贝叶斯理论是非常令人着迷的、强大的工具，当我们需要处理多个变量系统的时候尤其 有用.正因为如此，它在自然科学及国民经济的众多领域中有着广泛应用
托马斯 贝叶斯 (Thomas Bayes，1720-1761) 英国数学家. 1702 年出生于伦敦，1761 年 4 月 7 日逝世. 1742 年成为英国皇家学会会员. 后来成为了一名 Presbyterian minister(长老会牧 师). 和他的同事们不同：他认为上帝的存在可以通过方程式证明. 贝叶斯在数学方面主要研究概率论. 他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立 了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献. 1763 年发 表了这方面的论著，对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用. 他对统计推理的主要贡 献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来. 贝叶斯的另一著作 《机会的学说概论》发表于 1758 年. 贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今. 虽然他看到了 自己的两篇论文被发表了，但是于 1763 年发表在伦敦皇家学会哲学学报上的那一篇提出著 名的贝叶斯公式的论文《论有关机遇问题的求解》(《Essay Toward Solving a Problem i n the Doctrine of Chances》)却是在他死后的第三年才被发表. 200 多年后，经过多年的 发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一 个冠以“贝叶斯”名字的学派，他的这一理论照亮了今天的计算领域，成了 21 世纪计算机 软件的理论基础，尤其是在数据管理软件领域. 微软公司的 Windows XP 操作系统就可以看到贝叶斯定理的身影，其智能纠错系统就是 建立在贝叶斯定理的基础上的；另外，该定理也是微软公司“以互联网为中心”的 NET 战 略的理论基石. 和传统的数据统计技术完全立足于“单纯、死板”的数据信息不同， 以贝叶斯定理为理论基础的数据统计技术有机地将数据信息同真实世界的信息联系在一起. 搜索巨人 Google 和 Autonomy，一家出售信息恢复工具的公司，都使用了贝叶斯定理 （Bayesian principles）为数据搜索提供近似的（但是技术上不确切）结果. 迄今为止应用贝叶斯定理最成功的公司则当属位于剑桥的英国自动（Autonomy）软件公 司. 该公司应用贝叶斯定理开发出一种大规模“无序型数据”检索、归类、整理系统软件. 所谓“无序型”数据，是指那些不适合进入井然有序的数据库的具有无数万亿字节的报告、 电子邮件、发言、新闻稿、网页等等，贝叶斯理论已经成为垃圾邮件过滤系统的基础. 自动 （Autonomy）软件公司的软件能够帮助人类对这些纷繁错杂、浩如烟海的无序型信息进行准 确的检索、归类、储存以及分析等工作，并为有特殊需要的用户提供相关参考资料. 仅仅在 四年的时间内，自动软件公司就获得了巨大的成功，其客户名单包括英国广播公司、通用汽 车公司，Proctor& Gamble 公司，以及美国国防部等，目前该公司市值高达 50 亿美元. 研究人员还使用贝叶斯模型来判断症状和疾病之间的相互关系，创建个人机器人，开发 能够根据数据和经验来决定行动的人工智能设备. 贝叶斯理论是非常令人着迷的、强大的工具，当我们需要处理多个变量系统的时候尤其 有用.正因为如此，它在自然科学及国民经济的众多领域中有着广泛应用
