Байесовская статистика и вероятность применяются в современных алгоритмах машинного обучения для определения, какая из моделей наиболее адекватна обучающим данным. 1 Байесовский подход даёт точный численный критерий для решения этой задачи. 1

Например, с помощью формулы Байеса можно итерационно применять её после поступления каждой новой порции данных. 3 Текущее распределение параметра считается априорным, поступили данные — получили апостериорное распределение, потом, при необходимости, оно становится априорным для нового применения формулы. 3

Также на основе теоремы Байеса работает наивный классификатор Байеса — набор простых и эффективных алгоритмов машинного обучения для решения различных задач классификации и регрессии. 4

Ещё вероятностные методы обучения позволяют корректно обрабатывать противоречивые данные, заранее исключая или корректируя противоречащие объекты. 2