打基础~

珍妮王小钰

78 tongji
85 概率

87 python：
SAS有online tutorial可以高效自学，SQL有SQLZOO可以练手https://www.1point3acres.com/bbs/thread-138105-1-1.htmlDA要求的Python和CS的不太一样。要用熟Pandas, Numpy，Matplotlib, SciKit-Learn这几个包
正在上edX的6001网课，讲算法的，用的Python，针对的是python和CS零基础的，很多练习和作业，感觉设计的特别好，听了一个月下来，感觉进步很大。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24546514

Udacity上的CS101. 里边内容都是用Python教的。没一个知识点都紧跟着Python coding练习。我学下来感觉还是非常好的。如果有一定基础可以看看Learn Python the hard way。里边的code example我觉得还是非常好的！

建议R的学习者查看DataCamp上的练习和教程。
对于Python学习者的建议是，尝试用《笨办法学Python》学习的同时看视频做练习。建议初学者查看Rodeo（被称为“Python到数据科学IDE”）。
Python入门的话推荐edx上MIT的那门6001x，打基础不错。


edX MIT 6001x and 60002xhttps://www.edx.org/course/introduction-to-computer-science-and-programming-using-python-0
https://www.edx.org/course/introduction-to-computational-thinking-and-data-science-2

珍妮王小钰

ML:Multinomial distribution Classification
• What is mood of person in current minute? M={Happy, Sad}• Measure his/her actions every ten seconds: A={Cry, Jump, Laugh, Yell}
Data (D): {LLJLCY, JJLYJL, CCLLLJ,JJJJJJ}Bias (??): Probability table

LLJLCY： happy? .5X.5X.3X.5X.1=  sad?:

10分:  
beta分布介绍

相信大家学过统计学的都对 正态分布 二项分布 均匀分布 等等很熟悉了，但是却鲜少有人去介绍beta分布的。

用一句话来说，beta分布可以看作一个概率的概率分布，当你不知道一个东西的具体概率是多少时，它可以给出了所有概率出现的可能性大小。

简单的解释：

https://www.cnblogs.com/shixisheng/p/7197623.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

MAP /MLE:

极大似然假设与贝叶斯估计的区别：
最大似然估计只考虑某个模型能产生某个给定观察序列的概率。而未考虑该模型本身的概率。这点与贝叶斯估计区别。
Map与ML的区别：
最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似，但是最大的不同时，最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看做规则化的最大似然估计。
极大后验MAP什么时候等于极大似然ML
不知道关于假设的任何概率，所有的hi假设拥有相同的概率，then MAP is Maximum Likelihood (hML极大似然假设），如果数据量足够大，最大后验概率和最大似然估计趋向于一致。
Map和朴素贝叶斯有什么关系
If independent attribute condition is satisfied, then vMAP = vNB 如果独立的属性条件是满足的vmap=vNB

、请描述极大似然估计 MLE 和最大后验估计 MAP 之间的区别。请解释为什么 MLE 比 MAP更容易过拟合。
MLE：取似然函数最大时的参数值为该参数的估计值，ymle=argmax[p(x|y)]；MAP：取后验函数（似然与先验之积）最大时的参数值为该参数的估计值，ymap=argmax[p(x|y)p(y)]。因为MLE 只考虑训练数据拟合程度没有考虑先验知识，把错误点也加入模型中，导致过拟合。

珍妮王小钰

即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian)仍有可能一知半解。对于一个基础模型，通常都可以从这三个角度去建模，比如对于逻辑回归（logistics Regression）来说：

MLE: logistics Regression

MAP: Regularized Logistics Regression

Bayesian: Bayesian Logistic Regression#

-----------------------------

multiple multi-variate probabli:

# acts=4  tunes=5 weather=7

how many??:

# prob  entries= 4x5x7=140

# params= (of classes)2x139(likeli 1 class)+ (2-1)prior=279

features: acts , tunes ,weahter

#params= classesx Πi（values featuresj)-1

params to estimate likelihood: 2x(4-1)+2X(5-1)+2X(7-1)

                                                #classnumber#actvals  tunes  weather

benefit of naive bayes: very fast learning and classifying.

珍妮王小钰

87:数据类型~~

往下：shift+tab 执行
不动：ctrl+回车。

type(1.2-1): float(int,,,)  7%2 1  10%2 0
type("q") str                 ('a')  ("hello'qin'...")  里面有‘ “用 三 引号”””。。。。“”“里面可换行噢。
print("\”\b”)
=””b

int("1")+1
2

bool:
type(TRue):
1<2+1
true
(1<2)+1:
1

变量：

tip: a,b=1,2赋值
for 循环
a+=1
a=a+1(计算逻辑是等号的右边先计算）（1+1=2被重新赋值到a)



PYthon 三大数据结构。

珍妮王小钰

列表 增删查改(索引[],Append\)
list=

num=[1,2,3]
num
out: [1,2,3]
sum(num)
out:6
len(num)
out:3(个组合的集合

slice #查
num[0]
out:1
num[2]=num[len(num)-1]
out:3
num[-1]倒数第一个
num[-2]倒数第二个（2）
num[0:1]
num[0:2]
output：[1,2]
num[0:3]
output：[1,2,3]

num[0:]
[1,2,3]
num[1:]
[2,3]

num[:2]
[1,2]

num[-2:]
[2,3]

slice求和： num[0]+num[1]

#shift+tab : L.insert(index,object)
增#插入的索引位置，插入的值
num insert()
num.insert(1,4)
num
[1,4,2,3]
num.insert(4,5)不如 num.append(6)好
.append()尾巴只能一个，而这样可以多个: num+[8,9]

删：num.pop(1)
num
out:
num.pop()默认删除最后一个

改：
num[3]=4(把位置的东东改）num[4]=5

二维：
b=[[1,2],[3,4]]
--------------
name=['','','']
sex=['','','']
age=[12,14,15]
#嵌套：
info=[name,sex,age]
info
out:[['','',''],[],[]]
info[0][1]# name里面的第一个'XX'

row=[0]*3
row
out:[0,0,0]
[row]*4
put:[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]
列表

list.append(var)  #列表尾添加
list.insert(index,var)        #列表插入
list.extend(list1)        #列表连接

list.remove(var)        #删除var
list.pop(var)                #删除最后一个

list.count(var)                #计算个数

list.index(var)                #找到第一个就返回索引

list.sort()                #排序，assic首字母来排序
list.reverse()                #倒序

珍妮王小钰

#set集合化(&)去重功能      a=[1,2,3,3,4]

      set(a)
       out:{1,2,3,4}
------------------
#这样可以索引
       list(set(a))[1] )
#&交集，|并集

&   |
     set(a)&set(b)
     out:{2,3}
      set(a)|set(b)
     out: {1，2，3，4}
#差集
set(a) -set(b)
out1)
set(b) -set(a)
out：(4)
[1,2]>a out: false
--------------------------------------
字典：
a={'name':'yangxi','age':18}
a.keys()
out:dict_keys(['name', 'age'])
但： a.keys()[]会报错
list(a.keys())
out:['name', 'age']
list(a.values())


Out[7]:['yangxi', 18]
------------------
a.items()


Out[9]:
dict_items([('name', 'yangxi'), ('age', 18)])list(a.items())out:[('name', 'yangxi'), ('age', 18)]# 元组不可修改list(a.items())[0][1]out:'yangxi'list(a.items())[0]out'name', 'yangxi')list(a.items())[0][1]out:'yangxi'a.get('nam',1)获取！单纯查找out1


1











a.get('name',1)















out: 'yangxi'



a.setdefault('sex','female')查找后给赋值
'female'aout；{'name': 'yangxi', 'age': 18, 'sex': 'female'}字典 set{a}$set{b}字典d.get(key,0)  #同d[key]d.has_key(key)        #有该键值返回true,否则falsed.keys()        #返回字典键值列表d.values()        #列表的形式返回字典的值，返回时候无顺序d.update(dict2)                #增加合并字典d.setdefault('stuid',1123)d.pop(key)d.popitem()                #得到一个pair,并从字典中删除它，已空则抛出异常d.clear()         #清空字典，同del dictd.copy()        #拷贝字典d.cmp(dict1,dict2)        #比较字典，（优先级为元素个数，键大小，键值大小）第一个大返回1，小-1，一样0d.items()   #变成列表，每个元素为一个元组

珍妮王小钰

a=10
if a >10:
  print('more than 10')
elif a==10:
  print('equal to 10')
else :
  print('less than 10')

珍妮王小钰

a=10
if a >10:
  print('more than 10')
elif a==10:
  print('equal to 10')
else :
  print('less than 10')---------------------------
a=10
if a >10:
  print('more than 10')
elif a>8:
  print('more than 8')
elif a>6 :
  print('more than 6')
out: more than 8.
--------------------------------------
if a>10:
    print('more than 10')
    if a%2==0:
        print('ou')
    else:
        print('no')
else:
    print('less than 10')


count=0
while count<10:
    print('the num is:',count)
    count=count+1#输出然后累加

--->out:
the num is: 0the num is: 1the num is: 2the num is: 3the num is: 4the num is: 5the num is: 6the num is: 7the num is: 8the num is: 9
count=0while count<10:
   count=count+1   
   print('the num is:',count)
--->out:
the num is: 1the num is: 2the num is: 3the num is: 4the num is: 5the num is: 6the num is: 7the num is: 8the num is: 9the num is: 10

冒号： 是属于block控制模块下面的。

count=0while count<10:
   count=count+1   
   print('the num is:',count)
   if count==5:
    空格break
--->out:
the num is: 1the num is: 2the num is: 3the num is: 4the num is: 5

count=0
while count<10:
   count=count+1   
   print('the num is:',count)
   if count==5:continue



the num is: 1the num is: 2the num is: 3the num is: 4the num is: 5the num is: 6the num is: 7the num is: 8the num is: 9the num is: 10




Break是粗暴的终止，而continue是过滤掉中间一步
count=0
while count<10:
   count=count+1   
   if count==5:
        continue（5时候跳过了执行下面）
   print('the num is:',count)
--->out:

the num is: 1the num is: 2the num is: 3the num is: 4the num is: 6the num is: 7the num is: 8the num is: 9the num is: 10


while里面:count=count+1/2 按1，2 累加
for i in range(1,10):
    print(i)
123456789

珍妮王小钰

for i in range(10):
    print(i)
0123456789

for i in range(1,10):
    print(i)
123456789

for i in range(5,10):    print(i)56789


shift + tab ~~~~~~~~~~~~~~~range(start,stop[, step])

for i in range(5,20,2):
  空格print (i)

5791113151719

a=1for i in range(10):    a=a+i    print(a)1247111622293746
列表循环!a=['a','b','c']for i in a:      print(i)abca[0],a[1],a[2]-->out: ('a', 'b', 'c')进阶：拼接a=['a','b','c']b='str:'for i in a:      print(b,i)
字典循环!dict={'a':1,'b':3,'c':'abc'}dict.keys()-->out: dict_keys(['a', 'b', 'c'])dict.values()-->out: dict_values([1, 3, 'abc'])for k in dict.keys():    print(k)
abcfor k in dict.values():    print(k)
13abc
for k in dict.items():    print(k)
('a', 1)('b', 3)('c', 'abc')
for k in dict.items():    print(k[0])元组的第一个元素abc
for k in dict.items():    print(k[1])元组的第二个元素13abc------------dict.items()out:dict_items([('a', 1), ('b', 3), ('c', 'abc')])
改进~~for 在python 是多值循环。for k,v  in dict.items():    print(k)    print(v)out:a1b3cabc再改进~~for k,v  in dict.items():    print(k,v)out：a 1b 3c abc

珍妮王小钰

list=[]
for i in range(1,101):
    list.append(i)


改进版！！
list=[i for i in range(1,101)]
list
--------
list=[]
for i in range(1,101):
    if i%2== 0:

空格！！list.append(i)
list
------------
list=[i for i in range(1,101)if i%2==0]
list
out：[2,
4, 6, 8,，，，100]list=[i**2 for i in range(1,101)if i%2==0]----------------------------------------------list=['str'+str(i) for i in range(1,101)if i%2==0]list'str2', 'str4', 'str6', 'str8', 'str10', 'str12', 'str14', 'str16', 'str18',,,'str100'list=['str'+str(i) for i in range(1,101)if (i%2==0)&(i%3==0)]
['str6', 'str12', 'str18', 'str24', 'str30',,,,