机器学习 -- 朴素贝叶斯（Ⅰ 相关数学概念的复习）
一.联合概率，条件概率和相互独立的概念。
（1）联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。
记号：P(A,B)。
eg：P(程序员，匀称)，P(程序员，超重|喜欢)
（2）条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。
记号：P(A|B)。
eg：P(程序员|喜欢)，P(程序员，超重|喜欢)
（3）相互独立：若P(A,B) = P(A)P(B)，则称事件A与事件B相互独立。
【案例】已知小明是产品经理，体型超重，判断女神是否会喜欢？
特征值：职业，体型；目标值：女神是否喜欢（二分类）。
1.女神喜欢的概率？
P(女神喜欢) = 4/7
2.职业是程序员且体型匀称的概率？
P(职业是程序员，体型匀称) = 1/7 （联合概率）
3.在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？
P(程序员|女神喜欢) = 2/4 = 1/2 （条件概率）
4.在女神喜欢的条件下，职业是程序员、体重超重的概率？
P(程序员，超重|女神喜欢) = 1/4