什么是联合概率

tanjima98

联合概率可以解释为两件（或更多）事情发生的可能性的度量。例如，如果你掷两个骰子，那么第一个骰子掷出六点，第二个骰子掷出四点的概率是存在的。这是联合概率的一个典型例子，其中两种结果发生的概率都是存在的。

什么是条件概率

另一方面，条件概率也许可以 牙买加手机号码列表 解释为如果你意识到另一个事件的发生，那么某种情况发生的可能性的度量。  

例如，如果两个骰子的数字总和为 10，那么第二个骰子显示 4 的概率是多少？如果你知道总和为 10，那么第二个骰子显示 4 的概率比你对总和一无所知时大得多。
条件概率
条件概率与联合概率之间的差异
条件概率和非条件概率之间的区别
条件概率的定义

条件概率可以解释为考虑其他信息、知识或证据的概率。
无条件概率的定义

无条件概率可以解释为不考虑任何其他信息、知识或证据的概率。

数学和统计学专家 Krishna Singh 通过以下示例解释了条件概率和无条件概率之间的区别：
条件概率示例

从一副牌中抽出一张 A，然后抽出第二张 A，但不替换第一张。您抽出第一张 A 的概率为 4/52，但抽出第二张 A 的概率为 4/51（如果您没有抽出 A），因此抽出第二张 A 取决于第一张的结果。
无条件概率示例

掷骰子。你掷出一次 6 并不会影响你之后是否掷出 6。
条件概率
数据采集​​、数据处理及最终结果
数据科学与条件概率

数据科学经常使用统计推断来预测或分析数据趋势，而统计推断则利用数据的概率分布。因此，了解概率及其应用对于有效解决数据科学问题非常重要。

大多数数据科学技术都依赖于贝叶斯定理。贝叶斯定理是一个公式，它大体上描述了如何在给定证据时更新假设的概率。您可以使用贝叶斯定理构建一个学习器，以预测给定一组新属性时响应变量属于某个类别的概率。

数据科学与条件概率密不可分。数据科学专业人员必须彻底了解概率，才能解决复杂的数据科学问题。扎实的概率和条件概率基础对于充分理解和实施相关算法至关重要。