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人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python實(shí)戰(zhàn)

難度初級(jí)
時(shí)長(zhǎng) 3小時(shí)30分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.00
18人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.1 內(nèi)容實(shí)用
9.1 簡(jiǎn)潔易懂
8.8 邏輯清晰
還可以,挺燒腦

最贊回答 / yidaimi
前者是當(dāng)B發(fā)生了之后再發(fā)生A的概率。后者是B和A都發(fā)生的概率。區(qū)別是前者中B已經(jīng)發(fā)生確定了,此時(shí)計(jì)算A將要發(fā)生的概率。后者是A和B都沒(méi)發(fā)生,但是要預(yù)測(cè)他們都發(fā)生的概率

最新回答 / qq_愚公_1
我個(gè)人理解應(yīng)該還不完全是這樣,是本課程為了講機(jī)器學(xué)習(xí)要借助數(shù)學(xué)中的矩陣和微積分工具,如矩陣和向量可以很好地進(jìn)行多行數(shù)據(jù)的組織,微分可以采用導(dǎo)數(shù)概念很好地說(shuō)明梯度下降法,而積分方法正好可以用來(lái)求解概率密度函數(shù)。
貝葉斯公式可以這樣記:P(AB)*P(B)=P(BA)*P(A)=P(C)。

想象這樣一個(gè)場(chǎng)景來(lái)解釋上面的公式,往一個(gè)矩形沙盤里面扔飛鏢,沙盤里面有左右兩個(gè)相交但不重疊的圓圈,扔到左邊圓圈的概率是P(A),扔到右邊圓圈的概率是P(B),扔到相交區(qū)域是P(C)。

貝葉斯公式是條件概率的延伸,條件概率是知道了P B和P C的概率、求“ P C在P B已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率”,貝葉斯公式是知道了P A和P B和“ P C在P B已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率”、求P C在P A已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率。

上面最后一句有點(diǎn)繞口,可以多讀幾遍。
貝葉斯公式可以這樣記:P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)=P(C)。

想象這樣一個(gè)場(chǎng)景來(lái)解釋上面的公式,往一個(gè)矩形沙盤里面扔飛鏢,沙盤里面有左右兩個(gè)相交但不重疊的圓圈,扔到左邊圓圈的概率是P(A),扔到右邊圓圈的概率是P(B),扔到相交區(qū)域是P(C)。

貝葉斯公式是條件概率的延伸,條件概率是知道了P B和P C的概率、求“ P C在P B已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率”,貝葉斯公式是知道了P A和P B和“ P C在P B已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率”、求P C在P A已經(jīng)發(fā)生情況下發(fā)生的概率。

上面最后一句有點(diǎn)繞口,可以多讀幾遍。
對(duì)于懂的或者半懂的人來(lái)說(shuō),這節(jié)講得挺好挺形象的,之前沒(méi)有動(dòng)畫理解起來(lái)很費(fèi)勁。相對(duì)于課本或者工作中突然遇到“最小二乘法”可能一臉懵,沒(méi)想到flare老師的梯度下降一不小心就把最小二乘法給講透了。反過(guò)來(lái)對(duì)于完全不懂的小白來(lái)說(shuō),這十多分鐘應(yīng)該是一臉懵吧。
我聽過(guò)的講的最清晰易懂的AI課,沒(méi)有之一

最新回答 / 慕瓜7531052
A=[a11 a12 a13 a14? ? ? a21 a22 a23 a24? ? ? a31 a32 a33 a34? ? ? a41 a42 a43 a44]

最新回答 / 隔壁王爺爺
A50人B60人C45人共155人直接計(jì)算 (20+30+20)/ 155= 70/155 = 14/31全概率:50/155*20/50+60/155*30/60+45/155*20/45 = 14/31
課程須知
實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)涉及簡(jiǎn)單的python編程,同學(xué)們需要熟悉基礎(chǔ)的python語(yǔ)法。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、矩陣的基礎(chǔ)知識(shí)、運(yùn)算及在AI中的應(yīng)用 2、極限與導(dǎo)數(shù)的理解 3、積分的基礎(chǔ)知識(shí)及運(yùn)算 5、條件概率、全概率的基礎(chǔ)知識(shí) 6、貝葉斯公式與樸素貝葉斯的理解與運(yùn)用

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