贝叶斯基础概要基础知识公式公式变换贝叶斯公式的应用场景示例参考文献
举个例子，如果A和B发生的概率都是50%，但两者是强相关的，A出现时B必然出现，那么P(A and B)=50%；从机器学习的角度，从全局无法知道事件（A）发生的概率，但是如果能确认一些事情发生，如事件（B），那么就可以更新事件（A）发生的概率，从而逼近真实值。解答：首先P(A)=20%, P(B)=50%, P(C)=30%，另一个条件，假设缺陷产品的事件为D，则P(D|A)=2%, P(D|B)=1%, P(D|C)=3%, 问题是P(B|D)边际概率是一个事件的概率，与另一个变量的结果无关
