请解释一下贝叶斯定理，并给出一个应用的例子。要求：以markdown形式输出，正文用两个段落分别解释定义和应用实例，每个段落实体在150字以内。
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### 贝叶斯定理解释

贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述了在已知某些相关事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率。贝叶斯定理公式通常表示为：P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)。其中，P(A|B) 是在事件B发生的条件下事件A发生的概率，P(B|A) 是在事件A发生的条件下事件B发生的概率，P(A) 和 P(B) 分别是事件A和B单独发生的概率。这个定理在统计学、机器学习等多个领域有广泛应用。

### 应用实例

一个典型的贝叶斯定理应用实例是医学诊断。假设有一种疾病的发病率是1%，并且有一种诊断测试可以检测这种疾病，该测试的准确率为99%，这意味着如果一个人确实患有这种病，99%的情况下测试结果会是阳性。但如果一个人没有这种病，1%的情况下测试也会错误地给出阳性结果。现在，如果有一个人的测试结果为阳性，使用贝叶斯定理可以帮助我们计算这个人实际患有该病的概率。通过计算，我们发现即使测试结果为阳性，这个人实际患病的概率也仅为约50%，远低于直觉上认为的99%。
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