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人工智能数学基础与Python实战

难度初级
时长 3小时30分
学习人数
综合评分9.00
18人评价 查看评价
9.1 内容实用
9.1 简洁易懂
8.8 逻辑清晰
老師你賺錢了吗?
对于实际问题来说,需要先假设一个函数(这里是一次),还需要给出一个初始的a,b,以及每一步的变化量△a和△b
说的很清楚了,导数x方不就是2x
懂js有web前端基础可以学吗?请先生明以教寡人,不以销售为目的。
有web前端编程经验没有数学基础,可学否?请先生明以教寡人而非以销售为目的。
P(yi = 0) = 2/4 = 1/2
P(xj|yi):
x1 = 0: 1/2
x2 = 0: 0
x3 = 0: 1
P(xj):
2/4*1/4*3/4
分子出现了0,所以结果是0
掷一次得6的概率是 1/6
掷两次和为6的概率是5/6*1/6 = 5/36吗
感谢老师的讲解,受益匪浅
我是新手,我先给老师点赞
还可以,挺烧脑
谢谢用心的呈现
贝叶斯公式可以这样记: P(A if B)*P(B)=P(B if A)*P(A)=P(C)。
想象这样一个场景来解释上面的公式,往一个矩 形沙盘里面扔飞镖,沙盘里面有A和B两个圆圈,这两个圆圈相交(重叠区域为C),扔到左边圆圈的概率是P(A),扔到右边圆圈的概率是P(B),扔到相交区域是 P(C)=P(AB)。

贝叶斯公式是条件概率的延伸。条件概率是知道 了PB和PC的概率、求“PC在PB已经发生情况下发生的概率”。贝叶斯公式是知道了A发生的概率PA、B发生的概率PB、和“PC在PB已经发生情况下发生的概率”,求【PC在PA已经发生情况下发生的概率】。
贝叶斯公式可以这样记:P(AB)*P(B)=P(BA)*P(A)=P(C)。

想象这样一个场景来解释上面的公式,往一个矩形沙盘里面扔飞镖,沙盘里面有左右两个相交但不重叠的圆圈,扔到左边圆圈的概率是P(A),扔到右边圆圈的概率是P(B),扔到相交区域是P(C)。

贝叶斯公式是条件概率的延伸,条件概率是知道了P B和P C的概率、求“ P C在P B已经发生情况下发生的概率”,贝叶斯公式是知道了P A和P B和“ P C在P B已经发生情况下发生的概率”、求P C在P A已经发生情况下发生的概率。

上面最后一句有点绕口,可以多读几遍。
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课程须知
实战环节涉及简单的python编程,同学们需要熟悉基础的python语法。
老师告诉你能学到什么?
1、矩阵的基础知识、运算及在AI中的应用 2、极限与导数的理解 3、积分的基础知识及运算 5、条件概率、全概率的基础知识 6、贝叶斯公式与朴素贝叶斯的理解与运用

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