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人工智能數學基礎與Python實戰

難度初級
時長 3小時30分
學習人數
綜合評分9.00
18人評價 查看評價
9.1 內容實用
9.1 簡潔易懂
8.8 邏輯清晰
謝謝用心的呈現
貝葉斯公式可以這樣記： P(A if B)*P(B)=P(B if A)*P(A)=P(C)。
想象這樣一個場景來解釋上面的公式，往一個矩 形沙盤里面扔飛鏢，沙盤里面有A和B兩個圓圈，這兩個圓圈相交（重疊區域為C），扔到左邊圓圈的概率是P(A)，扔到右邊圓圈的概率是P(B)，扔到相交區域是 P(C)=P(AB)。

貝葉斯公式是條件概率的延伸。條件概率是知道 了PB和PC的概率、求“PC在PB已經發生情況下發生的概率”。貝葉斯公式是知道了A發生的概率PA、B發生的概率PB、和“PC在PB已經發生情況下發生的概率”，求【PC在PA已經發生情況下發生的概率】。
貝葉斯公式可以這樣記：P(AB)*P(B)=P(BA)*P(A)=P(C)。

想象這樣一個場景來解釋上面的公式，往一個矩形沙盤里面扔飛鏢，沙盤里面有左右兩個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已經發生情況下發生的概率”，貝葉斯公式是知道了P A和P B和“ P C在P B已經發生情況下發生的概率”、求P C在P A已經發生情況下發生的概率。

上面最后一句有點繞口，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)。

想象這樣一個場景來解釋上面的公式，往一個矩形沙盤里面扔飛鏢，沙盤里面有左右兩個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已經發生情況下發生的概率”，貝葉斯公式是知道了P A和P B和“ P C在P B已經發生情況下發生的概率”、求P C在P A已經發生情況下發生的概率。

上面最后一句有點繞口，可以多讀幾遍。
第三個例子（紅圈綠圈）似乎不太對，事件B1和B2應該相互獨立，而課件B1在B2中
對于懂的或者半懂的人來說，這節講得挺好挺形象的，之前沒有動畫理解起來很費勁。相對于課本或者工作中突然遇到“最小二乘法”可能一臉懵，沒想到flare老師的梯度下降一不小心就把最小二乘法給講透了。反過來對于完全不懂的小白來說，這十多分鐘應該是一臉懵吧。
我看暈了！x的平方怎么就等于2x了呢？
我聽過的講的最清晰易懂的AI課，沒有之一
這段沒懂，大學找女朋友去了
真的聽不懂~~這個概率太復雜了
幾代再復習哈哈
這節課，是最贊的一節課
看得出來老師非常喜歡女神（拿來舉例子
水平有點差，邏輯不清晰。
老師講的太好了，整理了筆記：https://www.toutiao.com/i6953259782736249358/
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課程須知
實戰環節涉及簡單的python編程，同學們需要熟悉基礎的python語法。
老師告訴你能學到什么？
1、矩陣的基礎知識、運算及在AI中的應用 2、極限與導數的理解 3、積分的基礎知識及運算 5、條件概率、全概率的基礎知識 6、貝葉斯公式與樸素貝葉斯的理解與運用

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