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机器学习100天，今天讲的是：先验概率、条件概率。
一、先验概率、条件概率
机器学习中，我们经常听到两个数学概念：先验概率、后验概率。抛开复杂数学公式不谈，我们通过一个实际的例子来帮助大家理解这两种概率。
最近天气炎热，红色石头来到超市准备买个西瓜，可是没有太多的经验，不知道怎么样才能挑个熟瓜。这时候，作为理科生，红色石头就有这样的考虑： 如果我对这个西瓜没有任何了解，包括瓜的颜色、形状、瓜蒂是否脱落。按常理来说，西瓜成熟的概率大概是 60%。那么，这个概率 P(瓜熟) 就被称为先验概率。
也就是说，先验概率是根据以往经验和分析得到的概率，先验概率无需样本数据，不受任何条件的影响。就像红色石头只根据常识而不根据西瓜状态来判断西瓜是否成熟，这就是先验概率。
再来看，红色石头以前学到了一个判断西瓜是否成熟的常识，就是看瓜蒂是否脱落。一般来说，瓜蒂脱落的情况下，西瓜成熟的概率大一些，大概是 75%。如果把瓜蒂脱落当作一种结果，然后去推测西瓜成熟的概率，这个概率 P(瓜熟 | 瓜蒂脱落) 就被称为后验概率。