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2．在获得“事件B”
这一信息后，事件A的条件概率p（A|B）可定义为：p（A|B）＝p（A和B的重叠部分）÷p（B）
3．在贝叶斯推理中，使用条件概率公式②时有两种方法。
4．第1种使用方法：求出类别＆信息的概率。
即，p（类别＆信息）＝p（类别）×p（信息|类别）
5．第2种使用方法：求出后验概率。
已知数据信息，通过上面的方法来计算p（类别＆信息）的比例关系，并使之满足标准化条件。
练习题
答案参见此处
下面，以癌症检查为例，来练习条件概率的表示方法。
基本事件分别为：“癌症”
、“健康”
、“阳性”
、“阴性”
。
选取合适的基本事件，填入下面的括号中。
p（癌症＆阳性）＝p（癌症）×p（|）…（1）
p（癌症＆阳性）＝p（阳性）×p（|）…（2）
p（健康＆阳性）＝p（健康）×p（|）…（3）
p（健康＆阳性）＝p（阳性）×p（|）…（4）
此时，从（1）和（3）中，可以得出：
p（癌症＆阳性）：p（健康＆阳性）
＝p（癌症）×p（|）：p（健康）×p（|）…（5）
从（2）和（4）中，可以得出：
p（癌症＆阳性）：p（健康＆阳性）
＝p（|）：p（|）…（6）
从（5）和（6）中，可以得出：
p（|）：p（|）
＝p（癌症）×p（|）：p（健康）×p（|）
左边为后验概率之比，右边为通过先验概率和条件概率中算出来的比值。
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