后验概率是在已知某些证据或数据的情况下，更新或修正某一事件发生的概率。后验概率的计算基于贝叶斯定理。贝叶斯定理提供了一种在已知条件下，通过现有数据更新初始假设的方法。后验概率也可被视为一种条件概率，但它强调在有新证据或数据的情况下对原有假设的更新。 贝叶斯定理的公式如下：

$$P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}$$

其中：

• $P(A|B)$ 是在已知 $B$ 发生的情况下，事件 $A$ 发生的后验概率。
• $P(B|A)$ 是在事件 $A$ 发生的情况下，事件 $B$ 发生的条件概率。
• $P(A)$ 是事件 $A$ 的先验概率，即在没有考虑 $B$ 的情况下，事件 $A$ 的初始概率。
• $P(B)$ 是事件 $B$ 的边缘概率，即事件 $B$ 发生的总体概率。