title: 【概率论】2-1:条件概率(Conditional Probability)
categories:
- Mathematic
- Probability
keywords: - Conditional Probability
- 条件概率
- Multiplication Rule
- 乘法原理
- Partitions
- Law of total Probability
- 全概率公式
toc: true
date: 2018-01-31 10:34:36
Abstract: 本文介绍条件概率的定义及相关知识，提出全概率公式
Keywords: Conditional Probability，Multiplication Rule，Partitions
，Law of total Probability
开篇废话
关于学习看过不同人的很多说法，大部分来自“知乎（分享你新编的故事）”，虽然有些不太可信，但是有一些确实有点道理，比如有人问是否应该着重训练微积分的计算能力，其实这个问题我个人也有过，原因就是经过高考的人有点不太能把握“什么程度才能叫做一项知识学会了”，因为就算你对一个知识点非常透彻，但是还是有人能通过这个知识点创造出你完全不会解的题，于是我们就开始怀疑自己到底到底学会没学会，那微积分有必要反复做题么？有一个答案的大概意思是，反复训练微积分，就像反复训练加减法一样，过了小学，这个训练就没有必要进行了，这个似乎很有道理。
那么我们准备做机器学习的同学们有必要反复训练自己的基础算法么？比如线性回归啊，感知机啊什么的么？开始的时候当然很有必要，但是当你进入一定阶段了，就要研究其背后的分析方法的原理了，所以，会用算法，理解算法，分析算法是完全不同的层次，就像小学，大学还有博士阶段一样。所以，打好基础，学好数学，才能读博士.当然现在如火如荼的环境下，小学生就业也非常乐观。
今天继续概率论的讨论，本来想把事件的独立也添加到本文，但是后来分析了一下，内容太多容易乱，所以本文只介绍条件概率，还是那句话，好就不能快，多就不能省，虽然感觉时间紧迫，但是也要一步一步来。
The Definition of Conditional Probability(条件概率的定义)
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