贝叶斯分析方法（Bayesian Analysis）是贝叶斯学习的基础，它提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。计算后验分布期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛（Monte Carlo）重要抽样。MCMC方法，即马尔可夫链——蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)方法已经变成了非常流行的贝叶斯计算方法。一方面是由于它处理非常复杂问题的效率，另一方面是因为它的编程方法相对容易。