大家好，今天关注到一个比较有意思的话题，就是关于会计师条件概率公式笔记的问题，于是就整理了3个相关介绍会计师条件概率公式笔记的解答，让我们一起看看吧。
条件概率公式中P(AB)是什么意思，怎样计算？
表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B)，或者P(A∩B)。在概率论中，联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。举例说明：假设X和Y都服从正态分布，那么P{X
条件概率中pab是什么意思？
在条件概率中, pab指的是在B条件下A事件发生的概率。
公式为pab=P(A|B)，其中A和B是两个不同的事件。
举个例子：假设在100名学生中，有60名男生和40名女生，其中男生中有30人患有近视，女生中有20人患有近视。
那么，如果我们随机选择一个学生，他是男生且患有近视的概率就是p(男且近视)=30/100=0.3，而在已知这个学生是男生的情况下，他患有近视的概率就是p(近视|男)=30/60=0.5 。
因此，pab包含了先有B事件的条件下，发生A事件的概率。
什么是贝叶斯概率定理，如何理解，如何应用？
简单的举个例子吧！
打麻将的高手，利用的就是贝叶斯概率定理。
一副麻将是144张，每种牌有4张，按照传统的概率来算，随便摸一张牌，这张牌是1条的概率是4/144，也就是1/71
贝叶斯概率，根据已经打下的排面来猜测，剩余的牌出现的概率。
比如说，你有一对1条，但是外面2、3、4条都出的差不多了，但是牌面上1条一个都没有出现，那你可能可别人对死了。
那你摸到1条的概率是0，按照传统的概率，摸到一条的概率是2/剩余的牌。
贝叶斯概率定理，可以根据已有的数据概率，推算出未知的数据概率。是目前机器学习、人工智能领域的非常底层核心的定理。
也就是说，没有贝叶斯概率定理。
机器学习、人工智能无从谈起。
这也是为什么，目前很多人在学习贝叶斯概率定理的原因。有相关的书籍：《贝叶斯思维》、《现代贝叶斯统计学》等等。
贝叶斯概率定理
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[1],H[2]…,H[n]相伴随机出现，且已知条件概率P(A|H[i])，求P(H[i]|A)。
贝叶斯公式（发表于1763年）为：
这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(B[1])、P(B[2])称为基础概率，P(A│B[1])为击中率，P(A│B[2])为误报率
相关应用
搜索巨人Google和Autonomy，一家出售信息恢复工具的公司，都使用了贝叶斯定理（Bayesian principles）为数据搜索提供近似的（但是技术上不确切）结果。研究人员还使用贝叶斯模型来判断症状和疾病之间的相互关系，创建个人机器人，开发能够根据数据和经验来决定行动的人工智能设备。
贝叶斯简单来说就是条件概率。
在A发生的情况下，B发生的概率。
例如，在明天下雨的情况下，你正常上班的概率。
人生就是一个个贝叶斯的叠加。在一件事情已经发生时候，做另外一件事情的概率。
说完定义，再举个例子，已婚男人努力工作的概率。所有的都是贝叶斯。
到此，以上就是对于会计师条件概率公式笔记的问题就介绍到这了，希望介绍关于会计师条件概率公式笔记的3点解答对大家有用。
