正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸出黑球的概率是多大？
逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个或者好几个球，观察这些取出来的球的颜色之后，那么我们可以就此对袋子里面的黑白球的比例作出什么样的预测呢？
关于上面的两个问题，正向概率我们很容易想到如何去解决，但是逆向概率，我们就不知道如何下手了，不过不要担心，贝叶斯就是为了解决“逆概率”而提出的。
贝叶斯算法的提出：
长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的概率θ始终都是1/2，即不随观察结果X 的变化而变化。
假设我们有如下的7个球在A,B两个框中，如果我们随便取一个球，已知取到的球来自B框中，那么这个球是白球的概率是多少呢？或者问去除的球是白色，那么取自B框的概率是多少呢？这个问题不是很好解决，直到后来一个名叫Thomas Bayes的人物出现。
托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。
