贝叶斯概率的历史是什么样的?
贝叶斯理论和贝叶斯概率以托马斯·贝叶斯(1702-1761)命名，他证明了现在称为贝叶斯定理的一个特例。术语贝叶斯却是在1950年左右开始使用，很难说贝叶斯本人是否会支持这个以他命名的概率非常广义的解释。皮埃尔-西蒙·拉普拉斯证明了贝叶斯定理的一个更普遍的版本，并将之用于解决天体力学、医学统计中的问题，在有些情况下，甚至用于法理学。但是皮埃尔-西蒙·拉普拉斯并不认为该定理对于概率论很重要。他还是坚持使用了概率的经典解释。
Frank P. Ramsey在《数学基础》(1931年)中首次建议将主观置信度作为概率的一种解释。Ramsey视这种解释为概率的频率解释的一个补充，而频率解释在当时更为广泛接受。统计学家Bruno de Finetti于1937年采纳了Ramsey的观点，将之作为概率的频率解释的一种可能的代替。L. J. Savage在《统计学基础》(1954年)中拓展了这个思想。
有人试图将“置信度”的直观概念进行形式化的定义和应用。最普通的应用是基于打赌:置信度反映在行为主体愿意在命题的意愿上。
当信任有程度的时候，概率计算的定理测量信任的理程度，就像一阶逻辑的定理测量信任的理程度一样。很多人将置信度视为经典的真值(真或假)的一种扩展。
贝叶斯概率的变种是如何的呢?
术语：主观概率,个人概率,认知概率和逻辑概率描述了通常成为贝叶斯学派的思想中的一些。这些概念互相重叠，但有不同的侧重。这里提到的一些人物不会自称是贝叶斯学派的。
贝叶斯概率应该测量某一个体对于一个不确定命题的置信程度，因此在这个意义下是主观的。有些自称贝叶斯学派的人并不接受这种主观。客观主义学派的主要代表是Edwin Thompson Jaynes和Harold Jeffreys。也许现在还在世的主要客观贝叶斯学派人物是杜克大学的James Berger。Jose Bernardo和其他一些人接受一定程度的主观，但相信在很多实际情况中有使用"先验参照(reference priors)"的需要。
逻辑(或者说，客观认知)概率的推崇者，例如Harold Jeffreys,鲁道夫·卡尔纳普(Rudolf Carnap), Richard Threlkeld Cox和Edwin Jaynes, 希望将能够在两个有相同关于某个不确定命题的真实相关的信息的人计算出同样的概率的技术规律化。这种概率不和个人相关，而只和认知情况相关，因此位于主观和客观之间。但是，他们推荐的方法有争议。批评者对这个声称发起挑战，在关于相关事实的信息缺乏的时候，更偏好某一个置信度是有现实依据的。另一个问题是迄今为止的技术对于处理实际问题还是不够的。
