转自：https://blog.csdn.net/libing_zeng/article/details/74625849 　　一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。 某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， 　　Pr(X=x, Y=y)为“XY ...

概率分布就是既满足X又满足Y的概率，上表中就是联合概率分布 条件概率 ...

设有离散分布如图所示： X的边缘概率 = （X，Y）联合概率中将X固定，所有Y的可能分布概率做加和（这里针对离散分布，如果是连续分布则求积分）= Y发生后X发生的条件概率*Y发生的边际概率 ...

1.条件概率 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) 分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件 ...

深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识 第一步： P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步 ...

联合概率、边缘概率、条件概率 概念总结 一、总结 一句话总结： 条件概率：设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B) 联合概率：联合概率指的是包含多个条件 ...

条件概率 乘法定律 \(P(AB) = P(A|B)P(B)\) 全概率定律 令 \(B_1,\dots B_n\) 满足 \(\cup_{i=1}^nB_i=\Omega,B_i\cap B_j=\emptyset(i\neq j)\)，且 \(\forall i,P(B_i)> ...

一、事件的关系 独立事件： P(AB) = P(A) P(B) 互斥事件（互不相容事件）：A∩B = Φ P(AB)=0 P(A+B)=P(A)+P(B) 二、随机变量的分布列 （ ...