条件概率和贝叶斯概率是概率论中两个重要的概念，它们之间存在密切的联系。
首先，条件概率是指在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。它表示了在给定某些信息的情况下，对其他事件的发生进行推断的能力。条件概率的计算公式为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。
贝叶斯概率则是基于条件概率的一种推理方法，贝叶斯定理描述了在已知一些先验信息的情况下，如何通过观测到的新数据来更新对事件发生概率的估计。贝叶斯定理的公式为P(A|B)=P(B|A)*P(A)/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(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率，P(A)表示事件A发生的概率，P(B)表示事件B发生的概率。
联系在于，贝叶斯概率是基于条件概率的一种推理方法。通过已知的先验信息和新观测到的数据，我们可以计算出在给定条件下事件发生的概率，从而更新我们对事件发生概率的估计。贝叶斯概率的核心思想是将先验信息与新观测到的数据相结合，通过条件概率来计算后验概率。
此外，条件概率和贝叶斯概率都可以用来解决不确定性问题。条件概率可以帮助我们理解在已知某些信息的情况下，其他事件发生的可能性。从而帮助我们做出更准确的决策。
总之，条件概率和贝叶斯概率是密切相关的两个概念。条件概率提供了一种计算在已知条件下事件发生概率的方法，而贝叶斯概率则是一种基于条件概率的推理方法，用于更新对事件发生概率的估计。它们都可以用来解决不确定性问题，帮助我们做出更准确的决策。