要如何開始從零掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)？我已經(jīng)使用Python7年多了，現(xiàn)在我正在從事視頻對(duì)象識(shí)別算法的開發(fā)，使用的是同樣基于Python語言的tensorflow。Python是一種解決所有問題的語言，值得擁有

！我從2012年開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)，因?yàn)闆]有指導(dǎo)，我走了很多彎路，浪費(fèi)了很多時(shí)間和精力。一開始，我讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐》一書。雖然我不懂，但我還是把書中所有的例子都跑了一遍，漸漸發(fā)現(xiàn)自己不懂算法也能達(dá)到預(yù)期的效果。然后，我會(huì)直接開發(fā)我想要的程序。當(dāng)我遇到需要機(jī)器學(xué)習(xí)的部分時(shí)，我會(huì)直接復(fù)制它。一周后，演示會(huì)出來。在這個(gè)時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)你已經(jīng)開始了。剩下的就是理解每種算法的范圍和局限性。

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不要掉進(jìn)無休止的書堆里，練習(xí)和做項(xiàng)目

！呃，地鐵到了。我要去工作了。我還沒做完呢。有機(jī)會(huì)我會(huì)繼續(xù)討論的

樸素貝葉斯分類器是一種基于貝葉斯獨(dú)立假設(shè)定理的簡(jiǎn)單概率分類器。

Naive的直譯意思是簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)單和天真。

樸素貝葉斯分類是最常用的兩種分類算法（決策樹分類和樸素貝葉斯分類）。分類是將一個(gè)未知樣本分成幾個(gè)已知類的過程。

樸素貝葉斯分類基于貝葉斯概率的思想，假設(shè)屬性相互獨(dú)立，如a和B，則p（B|a）表示a發(fā)生時(shí)B的概率。

詳見劉偉鵬大牛著《數(shù)學(xué)之美：平凡而神奇的貝葉斯方法》

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