贝叶斯学派

逆概率

pxy = px * py 独立

若不独立

条件概率

P(x|y) = P(xy) /P(y) 

as a reminder for classmates, currently we use 'sklearn' rather than 'scikit-learn' in coding ;)

a=[]
a =[
    ["高小一",1830,"北京"],
    ["高小二",1831,"上海"],
    ["高小一",1832,"北京"]
]

for m in range(3):
    for n in range(4):
        print(a[m][n].end=='\t')
    print() #打印完一行，换行

#修改原列表，不修改新的列表排序
a.sort ##默认是升序
a.sort(reverse= true) ##降序排列

import random
random.shuffle(a) ##打乱排序

【10，20，30，40，50，60，70】【-5：-3】

##倒数第五和倒数第三，包头不包尾

结果：【30，40】

【10，20，30，40，50，60，70】【：：-1】

##反向提取

结果：【70，60，50，40，30，20，10】

#print列表的遍历

#account 计数
#len 列表长度

##index（）获得指定元素在列表中首次出现的索引

a = ["明天出去吗？","不，要去做核酸"]
a.remove('明天出去吗？')
a

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#bin(c)#打印二进制数

bin（c&b）

bin（c^b）亦或，相同是0，不相同是1

左移相当于*2右移相当于/2

a==3

a<<3

#字符串拼接

“3”+“2”==“32”

【10，20，30】+【5，10，100】=【10 20 30 5 10 100】

#乘法

“sxt”*3 =sxtsxtsxt

【10，20，30】*2=【10，20，30，10，20，30】

io.StringIO 可变符号串

例如：

s = 'hello.sxt'

import io

sio = io.StringIO(s)

sio

如何修改

a='abcdfehunlnklnaskdkl'

a[1:5]

a[-5:]

del 变量名  #删除

机器学习简介

机器学习、深度学习可以做什么？

（自然语言处理、图象识别、传统预测）

机器学习库和框架

scikit learn、TensorFlow

课程定位：

以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识

注意：参考书比较晦涩难懂，不建议直接读

课程目标：
熟悉机器学习各类算法的原理

掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题

掌握使用机器学习算法库和框架

机器学习课程

特征工程；模型、策略、优化，分类、回归和聚类，TensorFlow，神经网络，图象识别，自然语言处理

步长定义

good 重点内容

秩 铺垫

要点总结

全列插入：

insert into 表名 values( ‘数据1’, ‘数据2’, ‘数据3’……)

部分插入：

insert into 表名 (字段1，字段2 ……）values( ‘数据1’, ‘数据2’, ……),( ‘数据1’, ‘数据2’, ……)

上确界：M=supE

下确界：M=infE