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网上看了一些解释。认为这个比較形象易懂：
http://zhidao.baidu.com/question/220288964.html?qbl=relate_question_3&word=%CC%F5%BC%FE%B8%C5%C2%CA
在同一个样本空间 Ω 中的事件或者子集 A 与 B，假设随机从 Ω 中选出的一个元素属于 B，那么下一个随机选择的元素属于 A 的概率就定义为在 B 的前提下 A 的条件概率。 条件概率 演示样例：就是事件 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 条件下 A 的概率”。
条件概率公式如：依据大量的统计，大熊猫活到十岁的概率是0.8。活到十五岁的概率是0.6。若现有一仅仅大熊猫已经十岁了，则他活到十五岁的概率是多少？
相对来讲。以下的文章尽管写的挺好。可是用文氏图解释条件概率的时候并没有说的让全部人都明确，反而easy把人搞糊涂。 所以还要解释几句：
文氏图用面积表示概率，以下A和B的交集部分就是A和B同一时候发生的概率， 除以B发生的概率（B的面积）。就是条件概率的定义。
要理解贝叶斯判断。必须先理解贝叶斯定理。
后者实际上就是计算”条件概率”的公式。
所谓”条件概率”（Conditional probability），就是指在事件B发生的情况下。事件A发生的概率。用P(A|B)来表示。
依据文氏图。能够非常清楚地看到在事件B发生的情况下，事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B)。
因此。
同理可得，
所以。
即
这就是条件概率的计算公式。
条件概率的定义就是一种计算公式。 上面经过若干简单的推导。得到还有一个计算公式。
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