B-概率论-条件概率

时间：2020-12-16 12:04:52 阅读：2 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html

条件概率

条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为： $p (A | B)$ ，读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么

p (A | B) = \frac{p (A B)}{p (B)}

其中 $p (A B)$ 表示 $A$ 和 $B$ 同时发生的概率， $p (B)$ 表示 $B$ 发生的概率。

上述乘法公式可推广到任意有穷多个事件时的情况。
设 $A_{1}, A_{2}, \dots, A_{n}$ 为任意 $n$ 个事件 $(n \geq 2)$ 且 $p (A_{1} A_{2} \dots A_{n}) > 0$ ，通过条件概率可得

\begin{aligned} (1) & p (A_{1} A_{2} \dots A_{n}) & = p (A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 1}) p (A_{n} | A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 1}) \\ (2) & = p (A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 2}) p (A_{n ? 1} | A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 2}) p (A_{n} | A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 1}) \\ (3) & ? \\ (4) & = p (A_{1}) p (A_{2} | A_{1}) ? p (A_{n} | A_{1} A_{2} \dots A_{n ? 1}) \end{aligned}

原文地址：https://www.cnblogs.com/abdm-989/p/14118020.html

踩

(0)

评论一句话评论（0）

分享档案

更多>

周排行