python编程100例 要如何开始从零掌握Python机器学习？
要如何开始从零掌握Python机器学习？
我已经使用Python 7年多了，现在我正在从事视频对象识别算法的开发，使用的是同样基于Python语言的tensorflow。Python是一种解决所有问题的语言，值得拥有
！我从2012年开始学习机器学习，因为没有指导，我走了很多弯路，浪费了很多时间和精力。一开始，我读了《机器学习实践》一书。虽然我不懂，但我还是把书中所有的例子都跑了一遍，渐渐发现自己不懂算法也能达到预期的效果。然后，我会直接开发我想要的程序。当我遇到需要机器学习的部分时，我会直接复制它。一周后，演示会出来。在这个时候，你会发现你已经开始了。剩下的就是理解每种算法的范围和局限性。
不要掉进无休止的书堆里，练习和做项目
！呃，地铁到了。我要去工作了。我还没做完呢。有机会我会继续讨论的
贝叶斯证明是由英国数学家托马斯·贝叶斯（1702-1761）提出的，用来描述两个条件概率之间的关系，如P（a | b）和P（b | a）。根据乘法定律，P（a∩b）=P（a）*P（b | a）=P（b）*P（a | b。上述公式也可改为：P（B | a）=P（a | B）*P（B）/P（a）。
例如：一栋别墅在过去20年中两次被盗。别墅的主人养了一条狗。这条狗平均每周叫三次。窃贼入侵时狗吠的概率估计为0.9。问题是：当窃贼入侵时，狗吠的可能性有多大？
假设事件a是夜间狗吠，事件B是窃贼入侵，则以天为单位进行统计，P（a）=3/7，P（B）=2/（20*365）=2/7300，P（a | B）=0.9。根据该公式，很容易得到：P（B | a）=0.9*（2/7300）/（3/7）=0.00058。
贝叶斯定理简单理解？
贝叶斯定理是一个关于随机事件a和B的条件概率（或边缘概率）的定理。其中p（a | B）是B发生时a发生的概率。早在18世纪，英国学者Bayes（1702-1763）就提出了计算条件概率的公式，解决了以下问题：假设h[1]，h[2]为概率p（h[i]），i=1,2，观察到a和h[，1]，h[，2]当条件概率p（a/h[，i]）已知时，p（h[，一] /a）可以获得。贝叶斯公式（1763年出版）是：P（H[i]/a）=P（H[i]）*P（a│H[i]）/{P（H[1]）*P（a│H[1]）*P（H[2]）*P（a│H[2]）*P（H[n]）*P（a│H[n]）}这就是著名的“贝叶斯定理”。有文献称P（H[1]）、P（H[2]）为基本概率，P（a│H[1]）为命中率，P（a│H[2]）为虚警率。
在投资决策分析中，利用贝叶斯定理，当B项目的相关数据已知，但a项目的直接数据不存在时，通过分析B项目的相关状态和发生概率，推导出a项目的状态和发生概率。如果我们用数学语言来描述，即当我们知道事件BI的概率p（BI）和事件BI发生时事件a的概率p（a│BI）时，我们可以用贝叶斯定理来计算事件BI发生时的概率p（BI│a）。
根据贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤如下：
1在已知项目B的情况下，列出项目a的发生概率，即P（a│B）转化为P（B│a）；
2绘制树形图；
3找出每个状态节点的期望收益值，并填入结果在树形图中；
4根据树形图的分析，进行投资项目决策；
贝叶斯原理及应用？
贝叶斯定理是关于随机事件a和B的条件概率（或边概率）的定理，其中P（a | B）是B发生时a发生的可能性。
贝叶斯定理也称为贝叶斯推理。早在18世纪，英国学者Bayes（1702-1763）就提出了计算条件概率的公式，解决了以下问题：假设h[1]，h[2]为概率p（h[i]），i=1，2观察到a和h[1]，h[2]如果条件概率p（a | h[i]）已知，则得到p（h[i]| a）。
贝叶斯定理？
首先，我们要打好两个基础。它们都由两个阶段组成。条件概率的概念1。全概率公式：首先，建立完整事件群的概念。事实上，总概率就是在第一阶段已知的情况下找到第二阶段。例如，第一阶段分为三种类型：A、B和C。然后，在A、B和C中有D的概率。最后，让您找到D的概率，P（D）=P（A）*P（D/A）P（B）*P（D/B）P（C）*P（D/C）2。贝叶斯公式，其实应该叫逆概率公式，只是在记忆中命名的贝叶斯公式。基于对全概率公式的理解，贝叶斯方法实际上是第一阶段已知的第二阶段反步法。此时，关键是利用条件概率公式进行大转移。就像上面建立的ABC-D模型一样，我们知道P（D），求出a发生时D的概率，即贝叶斯P（a/D）=P（AD）/P（D）=P（a）*P（D/a）/P（D），这是概率论第一章的难点和重点。希望你能学好！
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