本文介绍了概率论中的关键概念，如条件概率、边缘概率和贝叶斯定理，并提供了对应的Python代码示例。这些公式在统计学、机器学习和金融等领域有广泛应用。
概率论是数学中的一个重要分支，它研究随机事件的发生概率和其它相关性质。在概率论中，有许多常见的概率公式和推导，它们在统计学、机器学习、金融等领域中具有广泛的应用。本文将介绍几个常见的概率公式，并给出相应的源代码实例。
- 条件概率公式
条件概率是指在给定某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。条件概率公式如下：
P(A|B) = P(A∩B) / P(B)
其中，P(A|B)表示在事件B发生的条件下，事件A发生的概率；P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率；P(B)表示事件B发生的概率。
下面是使用Python代码计算条件概率的示例：
def conditional_probability(A, B):
intersection = len(A
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