托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes，1702年-1763年4月7日），是18世纪英国的一位杰出数学家、数理统计学家和哲学家，被誉为概率论理论的奠基人之一。他出生于英国伦敦的一个普通家庭，早年在爱丁堡大学接受教育，后来成为英国皇家学会的一员。
贝叶斯的家庭背景并不显赫，但他自幼对数学抱有浓厚兴趣。他曾在年轻时担任过神甫，这一经历或许为他后来在数学与哲学领域的思考提供了独特的视角。然而，他的主要成就还是在数学领域，尤其是在概率论和统计学方面。
贝叶斯的人生履历丰富多彩。他在数学方面主要研究概率论，并首先将归纳推理法用于概率论基础理论。他创立的贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了重要贡献。1763年，他的论著《An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances》发表，其中详细阐述了贝叶斯定理，这一理论在现代概率论和数理统计中都具有重要地位。
贝叶斯的主要事件之一是提出了著名的贝叶斯定理。该定理原本是概率论中的一个定理，可以用一个数学公式来表达，即著名的贝叶斯公式。这个公式提供了一种计算条件概率的方法，即根据已知的结果来推断前提条件的概率。贝叶斯定理的应用非常广泛，不仅在自然科学领域，如物理学、生物学等，而且在经济、金融、医学、人工智能等多个领域也发挥着重要作用。
贝叶斯定理的一个典型应用场景是密码学。16世纪的苏格兰女王玛丽·斯图亚特曾在狱中自学替换密码学用于秘密通信，然而她的密码最终被伊丽莎白一世的手下利用关于英语的偏见成功破译。这一事件展示了密码学的重要性，而贝叶斯定理在密码破译中也具有潜在的应用价值。
除了贝叶斯定理外，贝叶斯还对统计推理做出了重要贡献。他提出了“逆概率”的概念，并将其作为一种普遍的推理方法。这种推理方法强调从结果推断原因，与传统的从原因推断结果的推理方法形成鲜明对比。贝叶斯的这一思想对后来的统计学和概率论发展产生了深远影响。