概率的观念已经深入到我们的日常生活以及语言之中。我们在交流过程中经常含有概率方面的内容：“华盛顿州的西雅图市在十一月经常下雨”、“我得到晋升的机会是一半”、“他来拜访我们太罕见了”每一条语句都表达了一个概率的内容，或一些事件会发生的可能性。

尽管概率的概念从史前时期就已出现，然而对于概率论的数学研究只是人类历史最近一个时期才出现的。17世纪法国数学家帕斯卡（Blaise Pascal）提出了计算赌博问题中精确概率的方法，至此概率论作为一种新的研究领域出现。多年以来，这个领域稳步发展壮大。如今，概率论已经是许多不同领域的重要工具（诸如商业、医学以及工程方面），并解决了诸多问题。在质量监测、风险评估及预测都是概率论数学知识方面的一些有益的应用。

概率论在历史上的一个重要发展是贝叶斯理论。贝叶斯理论是由18世纪英国数学家贝叶斯（Thomas Bayes）牧师提出的，它用来计算条件概率——即事件A发生的概率是通过事件B发生的情况决定的。这个理论提供了贝叶斯网络的理论基础，因此概率论的理论对理解贝叶斯网络如何工作是很必要的。这一部分简要回顾了概率论^[7]，尤其将它与贝叶斯理论联系起来，以便读者可以学习掌握概率，特别是条件概率背后的意义，并学会如何应用这些概念来计算一些基本的概率。随后，这些概念对理解贝叶斯网络中概率如何传播是非常重要的。(www.daowen.com)

在开始为了定义和区分概率的两种不同解释是很有用的：客观的和主观的。概率的客观意义，即在大量重复的过程中，用概率测量可能获得结果的频率。例如，如果我投掷很多次骰子，那么我掷出3的概率将会是1/6；在另一方面，概率的主观意义是：基于个人的信念和判断，概率表明一个事件发生可能性的个人观点。例如，一个经济学家可能说“下一年经济增长的可能性很大（大于50%）。”主观主义相信没有一个“正确”的可能性。正如我们随后在本章中看到的，事实证明两类解释对于专家系统和贝叶斯网络的发展都起到了至关重要的作用。