描述并解释贝叶斯定理。


请提供一个描述贝叶斯定理的输入，其中观察值和先验概率应该包括在内。
贝叶斯定理是一种用于计算在给定观察值的情况下，一个假设的后验概率的公式。它表示为P(H|E) = P(E|H) * P(H) / P(E)，其中：

- P(H|E) 表示给定观察值E的情况下，假设H的后验概率。 

- P(E|H) 表示在假设H成立的情况下，观察值E的概率。 

- P(H) 表示假设H的先验概率（未考虑任何观察值）。 

- P(E) 表示观察值E的边际概率（在所有假设上）。 


解释：贝叶斯定理可以帮助我们根据观察到的数据修正我们先前的假设。例如，在医学诊断中，医生可以使用患者的症状和相关疾病的概率来计算给定某些症状的情况下患有某种疾病的概率。这个概率可以帮助医生做出更好的诊断决策。