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我最近开始学习机器学习，发现我需要刷新概率基础知识，例如条件概率、贝叶斯定理等。
我正在寻找在线资源，在那里我可以快速复习机器学习的概率概念。
我偶然发现的在线资源要么非常基础，要么太高级。
最佳答案
这可能有帮助:http://www.cs.cmu.edu/~tom/10601_fall2012/lectures.shtml
以上链接来自 Tom Mitchell 的机器学习类(class) @ CMU。视频也可用。如果您看完所有视频，您将对 ML 概念有很好的理解。 (或者只是条件概率、贝叶斯定理等的前几个视频)。
关于machine-learning - 机器学习的概率基础知识，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/13067030/
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接下来是我的代码: with open("test.txt") as f_in: for line in f_in: for char in line:
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