在统计学和概率论中，prior被称为“先验概率”。它指的是在考虑已经得知的某些信息的情况下，所做出的推断概率。
prior是贝叶斯推理的重要概念之一，在机器学习、自然语言处理、生物信息学等领域都有广泛的应用。它是指在考虑新的证据之前，我们已经对事件或者参数的概率分布有一个先验的认识。
举个例子，如果我们已知某个人年龄在20到30岁之间，那么他是30岁以上的概率就很小，因为先验概率告诉我们，年龄在20-30岁之间的可能性更大。
prior的含义因问题而异，是根据问题和已知信息来确定的。它可以是由专家知识得出的预测，也可以是一般性的经验知识，还可以是来自历史数据的统计信息。
prior的选择对推理结果有较大的影响，因此在进行贝叶斯推理时需要慎重选择。
