要如何開始從零掌握Python機器學(xué)習(xí)？我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用的是同樣基于Python語言的tensorflow。Python是一種解決所有問題的

要如何開始從零掌握Python機器學(xué)習(xí)？

我已經(jīng)使用Python 7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對象識別算法的開發(fā)，使用的是同樣基于Python語言的tensorflow。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)，因為沒有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費了很多時間和精力。一開始，我讀了《機器學(xué)習(xí)實踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達到預(yù)期的效果。然后，我會直接開發(fā)我想要的程序。當我遇到需要機器學(xué)習(xí)的部分時，我會直接復(fù)制它。一周后，演示會出來。在這個時候，你會發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

不要掉進無休止的書堆里，練習(xí)和做項目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機會我會繼續(xù)討論的

貝葉斯證明是由英國數(shù)學(xué)家托馬斯·貝葉斯（1702-1761）提出的，用來描述兩個條件概率之間的關(guān)系，如P（a | b）和P（b | a）。根據(jù)乘法定律，P（a∩b）=P（a）*P（b | a）=P（b）*P（a | b。上述公式也可改為：P（B | a）=P（a | B）*P（B）/P（a）。

例如：一棟別墅在過去20年中兩次被盜。別墅的主人養(yǎng)了一條狗。這條狗平均每周叫三次。竊賊入侵時狗吠的概率估計為0.9。問題是：當竊賊入侵時，狗吠的可能性有多大？

假設(shè)事件a是夜間狗吠，事件B是竊賊入侵，則以天為單位進行統(tǒng)計，P（a）=3/7，P（B）=2/（20*365）=2/7300，P（a | B）=0.9。根據(jù)該公式，很容易得到：P（B | a）=0.9*（2/7300）/（3/7）=0.00058。

貝葉斯定理簡單理解？

貝葉斯定理是一個關(guān)于隨機事件a和B的條件概率（或邊緣概率）的定理。其中p（a | B）是B發(fā)生時a發(fā)生的概率。早在18世紀，英國學(xué)者Bayes（1702-1763）就提出了計算條件概率的公式，解決了以下問題：假設(shè)h[1]，h[2]為概率p（h[i]），i=1,2，觀察到a和h[，1]，h[，2]當條件概率p（a/h[，i]）已知時，p（h[，一] /a）可以獲得。貝葉斯公式（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]）}這就是著名的“貝葉斯定理”。有文獻稱P（H[1]）、P（H[2]）為基本概率，P（a│H[1]）為命中率，P（a│H[2]）為虛警率。

在投資決策分析中，利用貝葉斯定理，當B項目的相關(guān)數(shù)據(jù)已知，但a項目的直接數(shù)據(jù)不存在時，通過分析B項目的相關(guān)狀態(tài)和發(fā)生概率，推導(dǎo)出a項目的狀態(tài)和發(fā)生概率。如果我們用數(shù)學(xué)語言來描述，即當我們知道事件BI的概率p（BI）和事件BI發(fā)生時事件a的概率p（a│BI）時，我們可以用貝葉斯定理來計算事件BI發(fā)生時的概率p（BI│a）。

根據(jù)貝葉斯定理進行投資決策的基本步驟如下：

1在已知項目B的情況下，列出項目a的發(fā)生概率，即P（a│B）轉(zhuǎn)化為P（B│a）；

2繪制樹形圖；

3找出每個狀態(tài)節(jié)點的期望收益值，并填入結(jié)果在樹形圖中；

4根據(jù)樹形圖的分析，進行投資項目決策；

貝葉斯原理及應(yīng)用？

貝葉斯定理是關(guān)于隨機事件a和B的條件概率（或邊概率）的定理，其中P（a | B）是B發(fā)生時a發(fā)生的可能性。

貝葉斯定理也稱為貝葉斯推理。早在18世紀，英國學(xué)者Bayes（1702-1763）就提出了計算條件概率的公式，解決了以下問題：假設(shè)h[1]，h[2]為概率p（h[i]），i=1，2觀察到a和h[1]，h[2]如果條件概率p（a | h[i]）已知，則得到p（h[i]| a）。

貝葉斯定理？

首先，我們要打好兩個基礎(chǔ)。它們都由兩個階段組成。條件概率的概念1。全概率公式：首先，建立完整事件群的概念。事實上，總概率就是在第一階段已知的情況下找到第二階段。例如，第一階段分為三種類型：A、B和C。然后，在A、B和C中有D的概率。最后，讓您找到D的概率，P（D）=P（A）*P（D/A）P（B）*P（D/B）P（C）*P（D/C）2。貝葉斯公式，其實應(yīng)該叫逆概率公式，只是在記憶中命名的貝葉斯公式。基于對全概率公式的理解，貝葉斯方法實際上是第一階段已知的第二階段反步法。此時，關(guān)鍵是利用條件概率公式進行大轉(zhuǎn)移。就像上面建立的ABC-D模型一樣，我們知道P（D），求出a發(fā)生時D的概率，即貝葉斯P（a/D）=P（AD）/P（D）=P（a）*P（D/a）/P（D），這是概率論第一章的難點和重點。希望你能學(xué)好！