贝叶斯主义是一种基于概率的统计和推理方法，其核心思想源于托马斯·贝叶斯提出的贝叶斯定理。该方法强调在已有先验知识的基础上，通过新证据不断更新对事件概率的估计。贝叶斯主义广泛应用于统计学、机器学习、人工智能、医学诊断、经济学等领域。与传统频率学派不同，贝叶斯方法将概率解释为对事件发生的信念程度，而非长期频率。这种动态更新的特性使其特别适合处理不确定性问题和渐进式学习。贝叶斯主义不仅是一种数学工具，更是一种思维方式，强调主观概率和证据积累在决策中的重要性。