官话定义:1)P(cj)代表还没有训练模型之前，根据历史数据/经验估算cj拥有的初始概率。P(cj)常被称为cj的先验概率(prior probability) ，它反映了cj的概率分布，该分布独立于样本。假设要猜测西瓜的好坏问题，如何判断正反概率？根据自己以往购买西瓜的经验，好瓜的概率是p(好瓜)=0.6，坏瓜概率是p(坏瓜)=0.4则可将p(好瓜)=0.6，p(坏瓜)=0.4作为，也就是观测新

Logistic回归:是统计学习中的经典分类方法，属于，所以也被称为对数几率回归。虽然是叫做回归，但其实这是一种，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。

在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益.

http://Anaconda.org的服务器在国外，安装多个packages时，conda下载的速度经常很慢。anaconda命令创建python版本为x.x，名字为test的虚拟环境。Windows: conda activate test(注意切换成功后前面的base改变成你虚拟环境的名字)(值得说一下的是,找一下刚刚安装时anaconda的安装路径,然后复制)安装的时候是用pip 安装，

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1.imread是计算机语言中的一个函数，可以用于读取图片文件中的数据,如本次实验中读取的0-255的灰度值。2.whos可以列出当前工作空间中所有变量，以及它们的名字、尺寸（比如数组的行列维数）、所占的字节数、属性等信息。这些信息都显示在工作空间窗口中。3.imshow是 matlab 中用来显示图像的一个函数4.Imfinfo函数。

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，它通过线性变换将高维数据转换为低维数据，同时保留数据的主要特征。PCA的基本思想是找到数据中的主成分，即数据中最大方差的方向，然后将数据投影到这些主成分上，从而实现数据的降维。通过PCA，可以减少数据的维度，去除数据中的噪音和冗余信息，从而更好地理解和分析数据。PCA在数据分析、模式识别、特征提