P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同時發生的機率等於在發生A的條件下B發生的機率乘以A的機率。
由條件機率公式推匯出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以計算出P(B|A)。
假設B是由相互獨立的事件組成的機率空間{B1,b2，...bn}。則P(A)可以用全機率公式展開：
P(A)=P（A|B1)P(B1)+P（A|B2)P(B2)+..P（A|Bn)P(Bn)。
貝葉斯公式表示成：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/(P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn))；常常把P(Bi|A)稱作後驗機率，而P（A|Bn)P(Bn)為先驗機率。而P(Bi)又叫做基礎機率。
擴充套件資料：
條件機率是指事件A在另外一個事件B已經發生條件下的發生機率。條件機率表示為：P（A|B），讀作“在B條件下A的機率”。條件機率可以用決策樹進行計算。條件機率的謬論是假設 P(A|B) 大致等於 P(B|A)。數學家John Allen Paulos 在他的《數學盲》一書中指出醫生、律師以及其他受過很好教育的非統計學家經常會犯這樣的錯誤。這種錯誤可以透過用實數而不是機率來描述資料的方法來避免。
P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同時發生的機率等於在發生A的條件下B發生的機率乘以A的機率。
由條件機率公式推匯出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以計算出P(B|A)。
假設B是由相互獨立的事件組成的機率空間{B1,b2，...bn}。則P(A)可以用全機率公式展開：
P(A)=P（A|B1)P(B1)+P（A|B2)P(B2)+..P（A|Bn)P(Bn)。
貝葉斯公式表示成：P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/(P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn))；常常把P(Bi|A)稱作後驗機率，而P（A|Bn)P(Bn)為先驗機率。而P(Bi)又叫做基礎機率。
擴充套件資料：
條件機率是指事件A在另外一個事件B已經發生條件下的發生機率。條件機率表示為：P（A|B），讀作“在B條件下A的機率”。條件機率可以用決策樹進行計算。條件機率的謬論是假設 P(A|B) 大致等於 P(B|A)。數學家John Allen Paulos 在他的《數學盲》一書中指出醫生、律師以及其他受過很好教育的非統計學家經常會犯這樣的錯誤。這種錯誤可以透過用實數而不是機率來描述資料的方法來避免。