Понимание теоремы Байеса

Я работаю над реализацией наивного классификатора Байеса. Программирование Коллективного разума представляет этот предмет путем описания теоремы Байеса как:

Pr(A | B) = Pr(B | A) x Pr(A)/Pr(B)

А также определенный пример, относящийся к классификации документов:

Pr(Category | Document) = Pr(Document | Category) x Pr(Category) / Pr(Document)

Я надеялся, что кто-то мог объяснить мне нотацию, используемую здесь, что делает Pr(A | B) и Pr(A) средний? Похоже на своего рода функцию, но затем что делает канал ("|") средний, и т.д.?