贝叶斯理论（Bayesian theory）或贝叶斯统计学（Bayesian statistics）。它是一种统计学的分支，以英国数学家和统计学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）的名字命名。
贝叶斯理论是一种关于概率和推断的方法，它基于贝叶斯定理（Bayes' theorem）。贝叶斯定理描述了在已知先验信息的情况下，如何根据新的观察数据来更新对事件或假设的概率估计。
在贝叶斯统计学中，我们将概率视为表示不确定性的度量，并通过结合先验知识和观测数据来推断未知参数的后验概率分布。先验概率是在观测数据之前基于经验或其他信息所确定的概率，而后验概率是在观测数据之后得到的更新概率。
贝叶斯统计学的一个重要特点是它能够在不断更新先验概率的基础上进行学习和推断，从而逐步改进对未知参数的估计。它还提供了一种灵活的框架，可以处理小样本问题和不完整数据的情况，并能够对模型的不确定性进行量化。
贝叶斯方法在许多领域中都有应用，包括机器学习、人工智能、数据分析、生物统计学、经济学等。它提供了一种强大的工具，用于推断、预测、决策和模型比较，对于处理不确定性和进行概率推断非常有用。