解释一下基础概率理论中贝叶斯定理的概念。
贝叶斯定理是一种用来计算某个事件发生概率的公式。这个公式基于先验概率和条件概率来计算后验概率。先验概率是指在进行实验或观察之前，我们对某个事件的概率的估计值。条件概率是指在已知另一事件发生的情况下，某个事件发生的概率。通过贝叶斯定理，我们可以更新我们对某个事件的概率估计，从而更准确地预测事件的发生可能性。贝叶斯定理的公式为：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)，其中A和B分别表示两个事件，P(A)和P(B)为先验概率，P(B|A)为条件概率，P(A|B)为后验概率。