贝叶斯统计理论是英国数学家托马斯-贝叶斯于18世纪中叶提出并逐步完善的一种数学理论。贝叶斯决策是在信息不完全的情况下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生的概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。
贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：
1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。
2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。
3、根据后验概率大小进行决策分类。
他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是中的一个定理，这一定理可用一个数学公式来表达，这个公式就是著名的贝叶斯公式。