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条件独立性是指在给定某些条件下，两个事件之间的关系不受其他事件的影响而成立的概率论概念。具体来说，如果在给定事件A的条件下，事件B和事件C是独立的，则称事件B和事件C在条件A下是独立的。这可以表示为P（B，C| A）=P（B| A）P（C| A），其中P表示概率。在实际应用中，条件独立性通常用于模型推断和统计推断中。
举个生活中的例子——假设你要洗衣服和做饭。洗衣服和做饭是两个独立的事件，也就是说，它们的结果并不会相互影响，就像图3-8所示的这样。
图3-8 洗衣服和做饭相互不影响，也就是条件独立性
但是，如果你要等待洗衣机运转结束后，才能进入厨房做饭，那么这两个事件就不再是独立的了。因为洗衣服的时间会影响你做饭的时间。
在实际生活中，许多事件都存在条件独立性。比如说，你的出门路线和天气情况是条件独立的，你的睡眠质量和明天是否有重要会议也是条件独立的。只要我们了解清楚每个事件之间的关系，就可以更好地规划自己的生活，提高效率。
为了帮助大家更好地理解条件独立性，请大家按照前言中的方法录制一个长度约为2分钟的短视频，介绍什么是条件独立性。
可以参考的ChatGPT提示词如下。
“条件独立性是什么？”
“请用通俗易懂的语言，结合生活中的例子，介绍什么是条件独立性。”
为了让大家可以用代码的形式学习条件独立性，接下来大家可以让ChatGPT生成示例代码，并在Colab新建一个Notebook文件运行这些代码。
要让ChatGPT生成代码，可以参考的提示词如下。
“请给出使用Python演示条件独立性的示例代码，需要可视化。”