贝叶斯概率是一种基于贝叶斯定理的概率解释方法，它强调概率的主观性，即概率可以被视为对某事件发生的信念或信心程度。贝叶斯定理描述了在已知某些条件下，如何更新事件的概率。具体来说，它通过先验概率（初始信念）和新的证据（观察数据）来计算后验概率（更新后的信念）。贝叶斯概率广泛应用于统计学、机器学习、医学诊断、金融分析等领域，特别适用于数据不断更新、需要动态调整预测的场景。与频率学派的概率解释不同，贝叶斯方法允许将先验知识融入分析过程，从而更灵活地处理不确定性问题。