1. 全概率公式：全概率公式是计算条件概率的一种方法，它通过将全样本空间拆分成若干个互不重叠的事件，来求得各事件的概率，然后再根据这些概率来求得所关心的事件的概率。全概率公式适用于已知不同组的情况下，求某一组的概率的问题。

2. 贝叶斯公式：贝叶斯公式是条件概率的另一种计算方法，它是由全概率公式和概率乘法公式推导而来的。贝叶斯公式的核心思想是已知某个结果（或事件）出现的条件下，反推导致这一结果出现的原因是什么。因此，贝叶斯公式被广泛应用于机器学习、数据挖掘、信息检索等领域，其中最著名的应用是朴素贝叶斯分类器。