假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：也就是说，我们会选择高概率对应的类别。这就是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。已经了解了贝叶斯决策理论的核心思想，那么接下来，就是学习如何计算p1和p2概率。

一、基础1、概述Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas

二叉树的四种遍历方式：二叉树的遍历（traversing binary tree）是指从根结点出发，按照某种次序依次访问二叉树中所有的结点，使得每个结点被访问依次且仅被访问一次。四种遍历方式分别为：先序遍历、中序遍历、后序遍历、层序遍历。遍历之前，我们首先介绍一下，如何创建一个二叉树，在这里用的是先建左树在建右树的方法，首先要声明结点TreeNode类，代码如下：public class Tree

问题是出在 Matplotlib 的后端配置上。错误提示“module ‘backend_interagg’ has no attribute ‘FigureCanvas’”表明 Matplotlib 试图使用一个名为 ‘backend_interagg’ 的后端模块，但是这个模块并没有 ‘FigureCanvas’ 这个属性。

Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数Scikit-learn官网：https://scikit-learn.org/stable/#Scikit-learn中文文档：https://scikitlearn.com.cn/scikit-learn中文社区数据量小，数据在sklearn库的本

​Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。​ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Face book 和 IBM等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, PaddlePad

鲍勃开了自己的手机公司。他想与苹果、三星等大公司展开硬仗。他不知道如何估算自己公司生产的手机的价格。在这个竞争激烈的手机市场，你不能简单地假设事情。为了解决这个问题，他收集了各个公司的手机销售数据。鲍勃想找出手机的特性(例如:RAM、内存等)和售价之间的关系。但他不太擅长机器学习。所以他需要你帮他解决这个问题。在这个问题中，你不需要预测实际价格，而是要预测一个价格区间，表明价格多高。

，你可以使用类似的公式来计算池化后的输出尺寸。如果你在卷积层后添加了池化层（例如。我们可以根据上述公式计算。假设我们有一个输入张量。

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class Vector:def __init__(self,a,b,c):#初始化方法 进行传参self.x=aself.y=bself.z=cdef plus(self,m,n):#定义向量的加法运算self.x=m.x+n.xself.y=m.y+n.yself.z=m.z+n.zprint((self....