Условная вероятность в современных системах машинного обучения применяется через теорему Байеса. 23 С её помощью при наличии двух связанных между собой событий можно рассчитать вероятность наступления одного из них при условии, что наступило другое. 2

Например, с помощью теоремы Байеса можно рассчитать вероятность дождя при условии, что влажность воздуха превысила заданное значение. 2 Также с её помощью можно поменять причину и следствие местами. 2 Например, если исследователь собрал данные о том, как часто у пациентов с бронхитом есть кашель, то с помощью теоремы можно рассчитать вероятность бронхита при наличии у пациента кашля. 2

Также условная вероятность лежит в основе наивного Байесовского классификатора — простого и эффективного алгоритма машинного обучения. 1 В нём модель состоит из двух типов вероятностей, рассчитываемых посредством тренировочных данных: вероятности каждого класса и условной вероятности для каждого класса при каждом значении x. 1 После расчёта модели её можно применять для предсказания с новыми данными, используя теорему Байеса. 1