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，则请跳至最后一步看例子
先记牢靠公式：
在这里，可以按照下图来理解：
P(AB)等于图中的A交B的部分的概率，而P(A|B)等于A交B的面积的占B空间的比值
第二步：
独立事件即是指两个事件的发生不互相影响
例子： 今天我上街的概率是1/3，不上街的概率是2/3;你上街的概率是2/3，不上街的概率是1/3。则可设A事件为我上街，B事件为你上街，则P(A)=1/3 , P(B)=2/3，也有P(A|B)=P(AB)/P(B)=(1/3 * 2/3)/(2/3)=1/3=P(A)
而独立事件本身有的性质就为：
第三步：
古典概型的特点：有限性和等可能性
例子： 盒子中有完全一样的10个球，其中6白，4黑，不放回的抽取两次，每次任取一球，求下列事件的概率：
（1）第二次才抽得白球（2）第二次抽得白球（3）至少有一个白球（4）如果已经发现有一个白球，求另一个也是白球的概率
解答：
（1）第二次才抽得白球：
也就是说，第一次抽得的不是白球，即第一次抽得黑球并且第二次抽得白球
第一次抽得黑球的概率是：4/10，
在第一次抽得黑球的前提下，第二次抽得白球的概率：6/9
所以第二次才抽得白球的概率：4/106/9 = 4/15
（2）第二次抽得白球：
包括第一次抽得白球和第一次抽得黑球两种情况，所以
第二次抽得白球的概率：4/106/9 + 6/105/9 = 3/5
（3）至少有一个白球：
就不用分第一次和第二次了。但包括了恰有2个白球和恰有1个白球
恰有1个白球的概率是 6/104/9+4/106/9= 8/15
恰有2个白球的概率是6/105/9= 1/3
所以至少有一个白球的概率是8/15+1/3 = 13/15
或者可以从反方面来，至少有一个白球的的反面是一个白球都没有，全是黑球。抽两次都是黑球的概率为：4/10*3/9=2/15
所以至少一次白球的概率为1-2/15=13/15
（4）相当于5个白球4个黑球中任取1个白球的概率：5/9
第四步(最后一步)：
例子： 盒子中有完全一样的6个球，其中2红，3黑，1白。不放回抽取两次，求第一次摸出黑球的前提下，第二次摸出红球的概率
解答： 可设事件A为：第一次摸出黑球；事件B为：第二次摸出红球。那么问题变为求取P(B|A)
那么
P(A)的概率为：3/6 = 1/2
P(AB)表示为第一次摸出黑球 且 第二次摸出红球的概率，概率为：(3/6) * (2/5)=1/5
P(B|A)表示在第一次摸出黑球 的前提下 ，第二次摸出红球的概率，概率为（1/5)/(1/2)=2/5 （这是公式得出的结果，我们自己来验证一下：既然第一次已经确定摸出黑球了，那第二次摸之前盒子里面只有五个球了，此时红球有两个，黑球两个，白球一个，所以第二次摸出红球的概率为2/5。结果是对的）
总结：
条件概率是针对 缩减了的样本空间 的（本例中，因为是在事件A发生的前提下发生的，所以条件概率针对的样本空间直接就是5；所以P(B|A)发生的概率为2/5）
联合概率是针对 整个样本空间 的（此例的样本空间为6，因为有6个球），联合概率是指满足事件A又同时满足事件B的概率（本例中最开始样本空间为6，所以事件A的概率为3/6；满足了A事件之后，此时样本空间才减少至五个，所以P(AB)发生的概率就是2/5；所以P(AB)才是3/6 * 2/5 =1/5）
边缘概率是相对联合概率的而言，只极端的考虑其中一个变量，比如本例中P(A)= 3/6 。拓展一下： 如果需要我们求取P(B)的话，应该怎么办。首先搞清楚P(B)指的是第二次摸到红球的概率，那第一次可以摸到白球也可以摸到红球也可以摸到黑球，所以分三种情况：（1）第一次摸到红球：2/6 * 1/5 =1/15 （2）第一次摸到黑球：3/6 * 2/5 = 1/5 （3）第一次摸到白球：1/6 * 2/5 =1/15。 所以P(B)= 1/15 + 1/5 +1/15 =1/3
最后拓展一下： 已经求取边缘概率P(B)，那么问题如果改为求第二次摸到红球的前提下，第一次摸到黑球的概率（即求P(A|B)）的话。解为：P(A|B) = P(AB)/P(B)=3/5（ 这是公式得出的结果，我们自己又来验证一下：既然第二次必须要取出红球，那第一次就只能从一个红球，三个黑球，一个白球中取了，此时总共可以选的球的数量为5，而要求第一次取黑球，所以第一次取出黑球的概率为3/5，结果是对的）
