贝叶斯机器（Bayesian machine learning）是一种机器学习方法，它基于贝叶斯定理（Bayes' theorem）来建模和预测数据。与传统的机器学习方法不同，贝叶斯机器学习方法不仅可以对训练数据进行拟合，还可以在预测时考虑先验知识和不确定性，从而更准确地进行预测。