条件分布：在已知某个事件发生或某个随机变量取值（或落在某个范围）这一“条件”下，另一个随机变量的概率分布。常写作 (P(Y\mid X)) 或 (f_{Y\mid X}(y\mid x))。在概率论、统计学与机器学习中用于描述“在信息已知时，结果如何分布”。
/kənˈdɪʃənəl ˌdɪstrɪˈbjuːʃən/
If we know (X=0), the conditional distribution of (Y) changes.
如果我们知道 (X=0)，那么 (Y) 的条件分布就会改变。
In Bayesian inference, the conditional distribution of parameters given the data is central to making predictions.
在贝叶斯推断中，“在给定数据条件下参数的条件分布”是进行预测的核心。
conditional 来自拉丁语 condicio（条件、约定），强调“在某条件之下”；distribution 源自拉丁语 distribuere（分配、分布），引申为“概率质量/概率密度如何分散”。合起来就是“在给定条件下的（概率）分布”。
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