To understand Baye's theorem, we must first understand the concepts of conditional probabilities and probabilities. A probability is the chance of an event happening, often denoted P(A), where A is the event, i.e. P(A)=1/6 where A is rolling 1 on a six-sided die. A conditional probability is the chance of an event occurring given that another event has occurred. This is denoted P(A|B), the probability of event A, given that event B has occurred.

Baye's theorem gives us a method to relate probabilities and conditional probabilities. This can be combined with other theorems (such as the law of total probability, which provides a method to generate probabilities from conditional probabilities), to allow for a more complete analysis.
Baye ගේ ප්‍රමේයය තේරුම් ගැනීමට, අපි මුලින්ම කොන්දේසි සහිත සම්භාවිතා සහ සම්භාවිතා පිළිබඳ සංකල්ප තේරුම් ගත යුතුය. සම්භාවිතාව යනු සිදුවීමක් සිදුවීමේ අවස්ථාව වන අතර, බොහෝ විට P(A) මගින් දක්වනු ලැබේ, එහිදී A යනු සිදුවීමයි, එනම් P(A)=1/6 මෙහි A යනු සය-පාර්ශ්වික ඩයි එකක් මත 1 පෙරළීමයි. කොන්දේසි සහිත සම්භාවිතාවක් යනු වෙනත් සිදුවීමක් සිදුවී ඇති අවස්ථාවක සිදුවීමේ අවස්ථාවයි. මෙය P(A|B) ලෙස දැක්වේ, A සිදුවීමේ සම්භාවිතාව, B සිදුවීම සිදුවී ඇත. බෙයිගේ ප්‍රමේයය අපට සම්භාවිතා සහ කොන්දේසි සහිත සම්භාවිතා සම්බන්ධ කිරීමට ක්‍රමයක් ලබා දෙයි. මෙය වෙනත් ප්‍රමේයයන් (සම්පූර්ණ සම්භාවිතා නියමය වැනි, කොන්දේසි සහිත සම්භාවිතාවන්ගෙන් සම්භාවිතාවන් උත්පාදනය කිරීමට ක්‍රමයක් සපයන) සමග ඒකාබද්ධ කළ හැක.