0. 说明
条件概率 & 全概率公式 & 朴素贝叶斯公式 学习笔记
参考
scikit-learn机器学习（五）--条件概率，全概率和贝叶斯定理及python实现
1. 条件概率
【定义】
已知 事件A 发生的条件下，另一个 事件B 发生的概率成为条件概率，即为 P(B|A)
如图 A∩B 那一部分的发生的概率即为 P(AB)
P(AB) = 发生A的概率 * 发生A之后发生B的概率 = 发生B的概率 * 发生B之后发生A的概率
即：
P(AB) = P(A) * P(B|A) = P(B) * P(A|B)
所以条件概率公式：
P(B|A) = P(AB) / P(A) = P(B) * P(A|B) / P(A)
