贝叶斯公式

条件概率和全概率 在介绍贝叶斯定理之前，先简单地介绍一下条件概率，描述的是事件 A 在另一个事件 B 已经发生条件下的概率，记作 ， A 和 B 可能是相互独立的两个事件，也可能不是：  表示 A，B 事件同时发生的概率，如果 A 和 B 是相互独立的两个事件，那么： 上面的推导过程反过来证明了如果 A 和 B 是相互独立的事件，那么事件 A 发生的概率与 B 无关。 稍微做一下改变： 考虑到先验

>>阅读原文<<